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ZipNN
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神经网络压缩技术将模型尺寸缩小 23.4%
研究人员开发了一种新颖的神经网络压缩技术，该技术利用神经网络固有的表示自由度来减小模型尺寸。通过搜索保持函数不变的变换和受控的函数扰动，该方法使用 Zstandard 等现有压缩器来选择更有效的表示。该方法在 SmolLM2 和 Qwen3 模型的 Zstandard 压缩尺寸上实现了高达 23.4% 的缩减，证明了表示自由度作为存储资源的实际效用。
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Brevis系统为无损张量压缩合成程序
研究人员开发了Brevis，一个将无损张量压缩视为程序合成问题的创新系统。Brevis利用具有可逆运算符的领域特定语言（DSL）来捕获张量结构，从而能够合成紧凑的、可执行的重构程序。该方法在10个大型模型检查点上实现了33.93%的存储空间缩减，优于Zstandard和GZIP等通用压缩器以及ZipNN和DFloat11等张量特定方法。Brevis还展示了高速的压缩和解压缩速率，同时确保了比特精确重构。