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模型压缩

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5月20日
10:35
10:35官方账号arXiv cs.AI@Hyunsoo Han, Sangyeop Yeo, Jaejun Yoo
精选
该研究提出了一种名为 LIFT and PLACE 的知识蒸馏框架，用于训练轻量级扩散模型。LIFT 将蒸馏过程分解为粗对齐和细调优两个阶段，先让学生模型学习教师模型的整体分布，再处理细节。PLACE 则通过分组自适应系数处理空间非均匀误差，进一步提升了蒸馏效果。实验表明，该方法在图像/潜空间、U-Net/DiT 骨干网络、条件/无条件生成等场景下均有效，甚至在极端压缩（学生模型仅 1.3M 参数，为教师的 1.6%）时，传统蒸馏方法失效（FID 高达 50-200+），而新方法仍能稳定收敛并达到 FID 15.73。
论文知识蒸馏扩散模型模型压缩
推荐理由：做扩散模型轻量化或模型压缩的团队，终于有了一个在极端压缩下仍能稳定训练的蒸馏方案，值得直接复现实验。
原文
5月18日
10:31
10:31官方账号arXiv cs.LG@Gabriel Garcia
精选
这篇论文发现，判断Transformer层是否“等价”时，常用的替换测试和交换测试会给出截然不同的结论。替换测试看一层能否替代另一层的位置，交换测试看两层互换后输出是否近似。在Pythia、Qwen3-8B和Llama-3.1-8B等模型上，两种测试的差距从训练初期到收敛逐渐扩大。例如Qwen3-8B在8B规模下，交换测试指导的剪枝比替换测试安全数倍，而Llama-3.1-8B两种测试的剪枝成本却相近。这意味着研究者不能只依赖单一指标判断层冗余，否则可能误判哪些层可以安全剪枝或合并。
论文模型压缩层等价性剪枝
推荐理由：做模型压缩或剪枝的团队，如果只用一种等价性测试就决定删层，可能会踩坑——这篇论文用Qwen3-8B和Llama-3.1-8B的对比告诉你，测试方法选错，安全剪枝的层数能差好几倍。建议在剪枝前先跑一下两种swap-KL诊断。
原文
5月13日
02:41