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本文檔由華為小模型實(shí)驗(yàn)室的陳醒濠(Xinghao Chen)于2025年11月8日發(fā)布,系統(tǒng)介紹了端側(cè)AI領(lǐng)域的高效模型架構(gòu)和模型壓縮算法。內(nèi)容涵蓋背景介紹、高效架構(gòu)設(shè)計(jì)(如DECO、SLAB、TinyViM)、大模型壓縮加速技術(shù)(如TinySAM、ExCP、Align-KD、ViSpec、PPE)等。以下為詳細(xì)總結(jié),結(jié)構(gòu)按主題分節(jié),并嵌入相關(guān)圖片以增強(qiáng)理解。
本文檔系統(tǒng)展示了端側(cè)AI的前沿技術(shù),從高效架構(gòu)(如DECO、TinyViM)到壓縮算法(如TinySAM、ExCP),均致力于在資源受限環(huán)境下平衡精度與效率。關(guān)鍵趨勢(shì)包括:
架構(gòu)優(yōu)化:偏向硬件友好的卷積或混合設(shè)計(jì)。
壓縮技術(shù):知識(shí)蒸餾、量化和稀疏化成為核心手段。
多模態(tài)處理:注重跨模態(tài)對(duì)齊和推理加速。
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