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Chengyao Yu
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香港中文大学（深圳）人工智能学院6篇论文被顶级机器学习会议ICML 2026接收
香港中文大学（深圳）的教授们有六篇研究论文被顶级机器学习会议ICML 2026接收。这些论文涵盖了大型语言模型的有效路由、风险感知推理和先进序列建模等领域。值得注意的是，一篇题为RACER的论文介绍了一种新颖的路由框架，旨在最小化推理成本并控制风险；另一篇题为B-PAC Reasoning的论文提供了一种在线方法，可实现具有性能损失保证控制的高效推理；第三篇题为MIMOMamba的论文提出了一种新的序列建模架构，可联合建模时域和跨通道交互。
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FAIR-Pruner框架支持自适应逐层神经网络剪枝
研究人员开发了FAIR-Pruner，一个用于深度神经网络自动、逐层结构化剪枝的新框架。该方法通过使用移除导向和保护导向的信号，自适应地在网络层之间分配稀疏度。在包括视觉模型和Qwen1.5-MoE模型在内的各种数据集和模型架构上的实验表明，FAIR-Pruner实现了强大的精度-压缩权衡。该框架可作为一个开源包使用。