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MobileLLM

学习 MobileLLM 针对手机延迟和内存受限的设计原则，包括深度增加、嵌入共享和分组查询注意力。

人工智能 MobileLLM 移动端 高效
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2026-06-28
大模型小型化研究

综述当前将大规模语言模型缩小但仍保持强大能力的研究方向，包括 Phi、Gemma 等轻量级架构。

人工智能 大模型小型化 轻量 高效
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2026-06-28
近似遗忘

利用影响函数或参数空间更新近似删除训练样本的影响，无需完整重训练，兼顾效率与隐私。

人工智能 近似遗忘 高效 隐私
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2026-06-27
IA3 轻量微调

学习 IA3 方法，仅在模型中引入三个可学习的缩放向量，通过按元素相乘调整激活，实现极致参数效率。

人工智能 IA3 轻量微调 高效
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2026-06-22
提示微调 p-tuning

学习 P-Tuning 通过在输入嵌入层插入可学习的连续提示向量，以极低参数量实现自然语言理解任务的高效微调。

人工智能 P-Tuning 提示微调 高效
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2026-06-22
稀疏注意力 Sparse Attn

学习通过稀疏化注意力矩阵，如局部窗口、空洞窗口和全局标记等方式，显著降低计算量并扩展模型上下文长度。

人工智能 稀疏注意力 高效 长上下文
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2026-06-21
线性注意力机制

综述线性注意力机制的基本思想，通过核函数分解或关联内存设计，将标准注意力的 O(n²) 降至 O(n)，应对长序列建模。

人工智能 线性注意力 高效 长序列
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2026-06-21
高效网络 EfficientNet

学习 EfficientNet 提出的复合缩放方法，同时调整网络宽度、深度和分辨率，在约束资源下获得卓越精度。

人工智能 EfficientNet 复合缩放 高效
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2026-06-21
动作识别 TSN/TSM

学习时间片段网络 TSN 的稀疏采样策略，以及时间移位模块 TSM 如何用零参数实现高效时序交互，大幅提升动作识别速度。

人工智能 动作识别 时间建模 高效
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2026-06-19
LightGBM 高效提升

利用 LightGBM 的直方图算法和 Leaf-wise 生长，高效处理大规模数据集。

人工智能 LightGBM 高效 Boosting
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2026-06-16