模型压缩

2024强化学习的结构化剪枝模型RL-Pruner原理及实践论文标题：使用强化学习进行结构化剪枝用于卷积神经网路压缩和加速机构：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.06463

AI算法-图哥

pytorch量化训练训练时量化（Quantization-aware Training, QAT）是一种在模型训练过程中，通过模拟低精度量化效应来增强模型对量化操作的鲁棒性的技术。与后训练量化不同，QAT 允许模型在训练过程中考虑到量化引入的误差，从而在实际部署时使用低精度进行推理时能够维持更高的性能。

LLM 模型压缩之三: FoldGPT论文: FoldGPT: Simple and Effective Large Language Model Compression Scheme

老子云3D可视化

生成式AI、3D模型交易、模型轻量化、模型格式转换、3D可视化、数字孪生引擎等老子云3D可视化快速开发平台，集云压缩、云烘焙、云存储云展示于一体，使3D模型资源自动输出至移动端PC端、Web端，能在多设备、全平台进行展示和交互，是全球领先、自主可控的自动化3D云引擎。

老子云3D可视化

3D轻量化的三大应用解决方案老子云平台https://www.laozicloud.com/01 单模型轻量化解决方案数字化时代，越来越多的C2M定制、文旅、电商等行业，为了开拓市场，提升企业竞争力，开始把目光投向产品的3D展示交互。

老子云平台

赋能智慧校园！A3D数字孪生可视化，轻量又高效！放假之后，学生们会逐步返学，大量人员出入校园，安全更是不容忽视，如何在短时间内对大批人员及设施进行智能监管？数字化转型是关键手段，我们可以融合线上线下数据，搭建3D立体的智慧校园，实现高效运维。

扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，量化、剪枝、蒸馏准备上！扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，不适合放到手机中，有什么办法？量化、剪枝、蒸馏，如果你经常关注大语言模型，一定会看到这几个词，单看这几个字，我们很难理解它们都干了些什么，但是这几个词对于现阶段的大语言模型发展特别重要，它们就是将模型缩小的利器。这篇文章就带大家来认识认识它们，理解其中的原理。

老子云平台

8thWall vs. AR.js对于熟悉 JavaScript、WebGL 和 HTML5 等 Web 技术的数字创作者来说，8th Wall 提供了功能丰富且强大的 AR 开发平台，尽管价格较高。然而，新手开发人员和专注于基于标记的 AR 的开发人员可能会发现 AR.js 更易于使用且更经济实惠。

transformer剪枝论文汇总《Block Pruning For Faster Transformers》《为更快的transformer进行块修剪》

卷心菜不卷Iris

首篇大模型压缩论文综述首篇大模型压缩综述来啦！！！来自中国科学院和人民大学的研究者们深入探讨了基于LLM的模型压缩研究进展并发表了该领域的首篇综述《A Survey on Model Compression for Large Language Models》。

论文笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network文章提出了一种将大模型压缩的新的思路：蒸馏distillation。通过蒸馏，可以将很大的模型压缩为轻量级的模型，从而提升推理阶段的速率。