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📝 深度技术 arXiv 机器学习 2026-06-17

AIMER: Calibration-Free Task-Agnostic MoE Expert Pruning

无需校准的任务无关MoE专家剪枝方法，显著降低大模型推理成本。

arXiv:2603.18492v3 Announce Type: replace Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) language models increase parameter capacity without proportional per-toke…

moe 专家剪枝校准-free 任务无关模型压缩

📝 深度技术 arXiv AI 2026-06-10

SHAPE: Coalition-Aware Expert Pruning for Sparse Mixture-of-Experts LLMs

稀疏MoE大模型部署新突破：引入联盟感知策略的专家剪枝方法

arXiv:2606.09886v1 Announce Type: cross Abstract: Sparse Mixture-of-Experts (MoE) large language models achieve strong quality with low per-token comp…

sparse moe 大语言模型专家剪枝联盟感知模型部署

📅 日期

2026-05-20 2026-05-19

🐂 牛哥精选

AIMER: Calibration-Free Task-Agnostic MoE Expert Pruning

SHAPE: Coalition-Aware Expert Pruning for Sparse Mixture-of-Experts LLMs

📅 日期