SARATHI：解耦无数据探针与自适应重建的结构化剪枝框架
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SARATHI：解耦无数据探针与自适应重建的结构化剪枝框架
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报道摘要
SARATHI 将结构化剪枝的神经元选择与权重重建解耦：无数据的 NMF Residual Subspace Probe 仅凭权重几何打分，与 Robust PCA 存在形式化联系；Adaptive OBS 用局部校准批次重建权重，单层峰值内存为 O(d²)。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
SARATHI：解耦无数据探测与自适应重建的结构化 LLM 剪枝框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AISARATHI：解耦无数据探测与自适应重建的结构化 LLM 剪枝框架
SARATHI 将结构化剪枝的神经元选择与权重重建解耦：无数据的 NMF Residual Subspace Probe 仅凭权重几何打分，与 Robust PCA 存在形式化联系；Adaptive OBS 用局部校准批次重建权重，单层峰值内存为 O(d²)。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。