北京
本文檔由華為小模型實驗室的陳醒濠（Xinghao Chen）于2025年11月8日發(fā)布，系統(tǒng)介紹了端側(cè)AI領(lǐng)域的高效模型架構(gòu)和模型壓縮算法。內(nèi)容涵蓋背景介紹、高效架構(gòu)設(shè)計（如DECO、SLAB、TinyViM）、大模型壓縮加速技術(shù)（如TinySAM、ExCP、Align-KD、ViSpec、PPE）等。以下為詳細總結(jié)，結(jié)構(gòu)按主題分節(jié)，并嵌入相關(guān)圖片以增強理解。
本文檔系統(tǒng)展示了端側(cè)AI的前沿技術(shù)，從高效架構(gòu)（如DECO、TinyViM）到壓縮算法（如TinySAM、ExCP），均致力于在資源受限環(huán)境下平衡精度與效率。關(guān)鍵趨勢包括：
架構(gòu)優(yōu)化：偏向硬件友好的卷積或混合設(shè)計。
壓縮技術(shù)：知識蒸餾、量化和稀疏化成為核心手段。
多模態(tài)處理：注重跨模態(tài)對齊和推理加速。
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