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QK-Wanda：耦合 Query 与 Key 的剪枝方法
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布论文《QK-Wanda：耦合 Query 与 Key 的非结构化剪枝方法》。该报道称，QK-Wanda 通过未掩码的 pre-RoPE 重建目标，按单独删除代价对 query 和 key 权重打分，并引入对侧投影信息，使两个投影共享剪枝预算；方法无需梯度或权重更新，在 A100 上完整剪枝仅比 Wanda 慢 1.3%，在 H200 上慢 3.1%。目前仅有这一篇报道，尚无后续进展或相互矛盾的说法。
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最新进展10月3日 12:00
QK-Wanda 论文发布，称剪枝无需梯度且开销接近 Wanda。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）QK-Wanda：耦合 Query 与 Key 的非结构化剪枝方法
QK-Wanda 通过未掩码的 pre-RoPE 重建目标，按单独删除代价对 query 和 key 权重打分，并引入对侧投影信息，使两个投影共享剪枝预算。该方法无需梯度或权重更新，在 A100 上完整剪枝仅比 Wanda 慢 1.3%，H200 上慢 3.1%。
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