Through是一种神经网络压缩技术，通过在训练过程中嵌入压缩器，使模型权重能够学习更小的表示形式。这种技术旨在减少神经网络的大小和计算复杂度，同时保持模型性能。
Through 近期进展
"WeightPE把压缩器嵌进训练，让神经网络权重学会更小的语法" - 这篇arXiv论文提出了一种新方法，通过将压缩器直接嵌入训练过程，使神经网络能够学习更紧凑的权重表示。这种方法有望显著减少模型大小，同时保持或提高性能。"几何感知双曲残差量化：改进离散表示的层级编码" - 这篇arXiv论文介绍了通过几何感知的双曲残差量化技术改进离散表示的层级编码，这可能为Through技术提供新的理论基础和实现方法。
"谷歌地图曝代码将支持'得来速'点餐，Gemini AI下单" - 谷歌地图的最新代码更新显示将支持'得来速'点餐功能，通过Gemini AI处理订单，这展示了Through技术在实际应用中的潜力。