作為一名 AI 領(lǐng)域的博士生，徐玉莊的經(jīng)歷比較特殊。本科畢業(yè)于國(guó)防科技大學(xué)，隨后在部隊(duì)工作了 5 年，接著在清華大學(xué)獲得碩士學(xué)位，目前在哈爾濱工業(yè)大學(xué)讀博。

圖 | 徐玉莊（來(lái)源：徐玉莊）

由其擔(dān)任第一作者的一篇論文于近日被 AAAI 2026 接收，在論文中他和所在團(tuán)隊(duì)打造出一種名為 CAMERA 的新技術(shù)，該技術(shù)能在短短五分鐘，為一個(gè)擁有 570 億參數(shù)的巨型模型 Qwen2-57B-A14B 完成一次全面的冗余檢查，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行高效的修剪和壓縮，從而讓大模型在手機(jī)、平板等小型設(shè)備上的高效運(yùn)行距離普通人更進(jìn)一步。

徐玉莊告訴 DeepTech：“我們的方法能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)剪枝 20% 后模型效果幾乎無(wú)損。我甚至有一個(gè)或許還值得討論的提議就是，基礎(chǔ)模型訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)可以用我們這個(gè)分析框架判斷自己的模型是不是充分訓(xùn)練了，如果沒(méi)有或許值得多訓(xùn)一些�！�

思維大轉(zhuǎn)變：從修剪枝葉到修剪神經(jīng)元

此次成果要解決的問(wèn)題是：想象一下，你有一個(gè)由上百位不同領(lǐng)域的專(zhuān)家組成的超級(jí)智庫(kù)，每當(dāng)你問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，一個(gè)聰明的調(diào)度員就會(huì)根據(jù)問(wèn)題類(lèi)型，立刻叫出其中幾位最擅長(zhǎng)的專(zhuān)家來(lái)為你解答。這就是當(dāng)前的大模型內(nèi)部的一種名為混合專(zhuān)家模型的先進(jìn)工作方式，它讓 AI 擁有了處理海量知識(shí)和復(fù)雜任務(wù)的能力。

然而，這個(gè)超級(jí)智庫(kù)有一個(gè)幸福的煩惱：專(zhuān)家太多了。雖然每次只需要激活幾位，但是所有專(zhuān)家的知識(shí)儲(chǔ)備也就是模型參數(shù)都需要時(shí)刻準(zhǔn)備著，這會(huì)帶來(lái)驚人的計(jì)算消耗和存儲(chǔ)成本。

更關(guān)鍵的是，人們發(fā)現(xiàn)增加專(zhuān)家數(shù)量帶來(lái)的性能提升，遠(yuǎn)不如增加的成本那么明顯，這意味著智庫(kù)里存在大量的冗余或不那么關(guān)鍵的知識(shí)。

而徐玉莊等人就像是給這個(gè)巨型大腦做手術(shù)的神經(jīng)外科醫(yī)生，他們發(fā)現(xiàn)了一種更加精妙的手術(shù)方案，不僅能讓大模型大幅瘦身，還能保持甚至提高其智商。

（來(lái)源：資料圖）

在過(guò)去，人們?yōu)榱俗尰旌蠈?zhuān)家模型（MoE，Mixture of Experts）瘦身，主要采用兩種粗放式的方法：

第一種方法是專(zhuān)家級(jí)修剪，即直接砍掉整個(gè)專(zhuān)家，就好比由于某個(gè)專(zhuān)家的偶爾懶散，因此把他的整個(gè)團(tuán)隊(duì)解散了，但這難免會(huì)丟失重要知識(shí)；

第二種方法是專(zhuān)家級(jí)合并，即把幾個(gè)看似相似的專(zhuān)家合并為一個(gè)，這就像讓一位文學(xué)教授去教高等數(shù)學(xué)，往往效果不佳。

這些方法之所以效果有限，是因?yàn)樗鼈円窗岩粋�(gè)專(zhuān)家當(dāng)做不可分割的整體來(lái)決定去留，要么僅局限于對(duì)單個(gè)參數(shù)矩陣進(jìn)行孤立地壓縮。但是，徐玉莊等人想到一個(gè)更加本質(zhì)的視角：為什么不看得更細(xì)一點(diǎn)呢？

基于此，他們提出了微專(zhuān)家這樣一個(gè)全新的概念。如果把每個(gè)專(zhuān)家看做一個(gè)功能部門(mén)，那么微專(zhuān)家就是這個(gè)部門(mén)里最基礎(chǔ)的、一個(gè)個(gè)獨(dú)立負(fù)責(zé)具體任務(wù)的神經(jīng)元或工作小組。

關(guān)鍵在于，一個(gè)微專(zhuān)家是由跨三個(gè)矩陣的特定行列共同定義的，它們通過(guò)協(xié)同工作完成了一個(gè)最基礎(chǔ)的知識(shí)轉(zhuǎn)換動(dòng)作。

整個(gè) MoE 層的輸出，實(shí)際上是所有微專(zhuān)家工作成果的加權(quán)綜合。徐玉莊等人的核心發(fā)現(xiàn)是：在不同的任務(wù)場(chǎng)景下，這些微專(zhuān)家的貢獻(xiàn)天差地別。大部分輸出其實(shí)是由一小部分至關(guān)重要的微專(zhuān)家決定的，而很多微專(zhuān)家則貢獻(xiàn)甚微，存在大量的冗余和馬太效應(yīng)。

這就好比在解答如何做番茄炒蛋這一問(wèn)題時(shí)，負(fù)責(zé)烹飪技巧和食材特性的微專(zhuān)家大放異彩，而負(fù)責(zé)量子物理的專(zhuān)家則幾乎在圍觀。

傳統(tǒng)的粗放修剪可能會(huì)誤傷重要的烹飪專(zhuān)家，或者把量子物理專(zhuān)家硬塞進(jìn)烹飪團(tuán)隊(duì)。而 CAMERA 的思路是：精準(zhǔn)定位每一個(gè)圍觀或者低效的微專(zhuān)家，然后以幾乎無(wú)傷害的方式剔除它。

（來(lái)源：資料圖）

CAMERA 算法：給每個(gè)微專(zhuān)家打分的智能秤

那么，如何從數(shù)以萬(wàn)計(jì)的微專(zhuān)家中，快速準(zhǔn)確地找出誰(shuí)重要、誰(shuí)冗余呢？這聽(tīng)起來(lái)像是一個(gè)超級(jí)復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題，在數(shù)學(xué)上被證明是 NP 難題，即無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)精確求解。

但是，徐玉莊等人的巧思在于：他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)極其巧妙的近似估計(jì)算法，為每個(gè)微專(zhuān)家定義了一個(gè)能量指標(biāo)。

這個(gè)能量由兩部分決定：

第一部分是激活系數(shù)，它指的是當(dāng)模型處理不同問(wèn)題的時(shí)候，這個(gè)微專(zhuān)家被調(diào)用的頻繁程度和強(qiáng)度；第二部分是權(quán)重向量范數(shù)，它指的是微專(zhuān)家自身知識(shí)儲(chǔ)備的規(guī)模大小。

一個(gè)微專(zhuān)家的能量越高，意味著它越經(jīng)常得到使用，而且自身承載的知識(shí)量越大，也就越重要。相反，能量極低的，就是可以?xún)?yōu)先考慮修剪的冗余部分。

CAMERA 算法利用一個(gè)很小的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集比如 128 段文本，就能在幾分鐘內(nèi)為模型所有層中的所有微專(zhuān)家計(jì)算出來(lái)能量并進(jìn)行排序。這就像使用一把智能秤，可以快速地稱(chēng)出來(lái)每個(gè)工作小組的貢獻(xiàn)度。

更令人贊嘆的是，他們從數(shù)學(xué)上證明了基于這種能量排序的修剪策略，其效果與理論上的最優(yōu)的壓縮方法之間的差距不僅很小而且是可控的，這為 CAMERA 的可靠性和有效性提供了堅(jiān)實(shí)的理論背書(shū)。

（來(lái)源：資料圖）

CAMERA-P：一把精準(zhǔn)的大模型手術(shù)刀

有了精準(zhǔn)的微專(zhuān)家能量排名，就可以開(kāi)始做手術(shù)了，這就是 Camera-P，P 指的是 Pruning，也就是修剪的意思。

Camera-P 的目標(biāo)是：按照設(shè)定的比例比如 20% 或者 40%，移除能量最低的那部分微專(zhuān)家。具體操作非常的結(jié)構(gòu)化，對(duì)于一個(gè)被選中的冗余微專(zhuān)家，Camera-P 會(huì)將其對(duì)應(yīng)的三個(gè)矩陣中的特定行或特定列同時(shí)置零或直接剪除。

這樣做的好處是顯而易見(jiàn)的：

首先，可以保持功能完整，避免了過(guò)去單獨(dú)修剪某個(gè)矩陣可能造成的功能失調(diào)；其次，可以真正實(shí)現(xiàn)加速推理，被置零的權(quán)重在計(jì)算時(shí)會(huì)被跳過(guò)，這直接可以減少計(jì)算量，提高模型的運(yùn)行速度；再次，無(wú)需進(jìn)行重新訓(xùn)練，整個(gè)過(guò)程是訓(xùn)練后的，無(wú)需使用大量數(shù)據(jù)來(lái)重新訓(xùn)練模型。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：Camera-P 在多個(gè)主流 MoE 模型上比如 DeepSeek-MoE-16B、Qwen2-57B 上，從 20% 到 60% 的不同修剪比例下，在語(yǔ)言理解、常識(shí)推理、數(shù)學(xué)問(wèn)題等 9 項(xiàng)任務(wù)上的表現(xiàn)，都超越了之前最好的方法。尤其在高達(dá) 60% 的激進(jìn)修剪下，模型性能下降遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他方法，展現(xiàn)了驚人的魯棒性。

（來(lái)源：資料圖）

CAMERA-Q：給重要知識(shí)進(jìn)行高保真，給次要知識(shí)省空間

除了直接修剪，另一種常見(jiàn)的模型壓縮技術(shù)是量化，即降低存儲(chǔ)每個(gè)權(quán)重?cái)?shù)值所需的比特位數(shù)，比如從 16 比特降低到 4 比特，這就像把高清無(wú)損音樂(lè)轉(zhuǎn)換成 MP3，在盡量保持聽(tīng)感的同時(shí)大幅減少文件體積。

現(xiàn)有的 MoE 量化方法主要是在專(zhuān)家級(jí)別分配不同的精度也就是比特?cái)?shù)，比如給活躍的專(zhuān)家高精度，給不活躍的專(zhuān)家低精度。但是，徐玉莊等人認(rèn)為這仍然不夠精細(xì)，每個(gè)專(zhuān)家內(nèi)部也有重要的微專(zhuān)家和次要的微專(zhuān)家。

于是，他們提出了 CAMERA-Q，Q 指的是 Quantization，就是量化的意思。它利用 CAMERA 得到全局微專(zhuān)家的能量排名，然后在每個(gè)專(zhuān)家內(nèi)部進(jìn)行混合精度分配。

具體來(lái)說(shuō)：能量排名最高的那一小部分微專(zhuān)家，分配較高的比特位，精心保留其知識(shí)細(xì)節(jié)；能量中等的那一小部分微專(zhuān)家，分配標(biāo)準(zhǔn)的比特位比如 2 比特；能量最低的那一小部分微專(zhuān)家，分配較低的比特位比如 1 比特，從而可以大大節(jié)省空間。

這種方法的精妙之處在于，它確保了每個(gè)微專(zhuān)家內(nèi)部三個(gè)矩陣的精度是一致的，避免了好比“一條腿穿皮鞋，一條腿穿草鞋”的尷尬，維護(hù)了基本功能單元的完整性。

實(shí)驗(yàn)證明，這種微專(zhuān)家感知的量化策略，在激進(jìn)的 2 比特平均精度下，效果顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的專(zhuān)家級(jí)量化方法。

CAMERA 技術(shù)的意義遠(yuǎn)不止于學(xué)術(shù)論文中的漂亮數(shù)據(jù)。它為解決大模型落地應(yīng)用的核心瓶頸——計(jì)算成本與存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)提供了一套高效、實(shí)用的解決方案。

（來(lái)源：資料圖）

徐玉莊表示：“在路線上，我們首次把大模型的壓縮單元從一個(gè)權(quán)重矩陣內(nèi)部擴(kuò)展到了跨越多個(gè)權(quán)重矩陣的情形，首次把微專(zhuān)家這個(gè)功能完備的微結(jié)構(gòu)作為剪枝或混合精度配置對(duì)象。”

在方法論上，這一研究也首次在數(shù)學(xué)上給出混合微專(zhuān)家的簡(jiǎn)潔表示形式，首次描述微專(zhuān)家壓縮這一最優(yōu)化問(wèn)題并給出一個(gè)還算簡(jiǎn)單有效的解決方案。

未來(lái)，人們或許能在手機(jī)、平板電腦甚至智能手表上，運(yùn)行如今需要龐大算力支撐的尖端 AI 模型。CAMERA 技術(shù)能讓這些模型在保持高性能的同時(shí)，體積更小、耗電更少、響應(yīng)更快。

對(duì)于提供 AI 服務(wù)的公司來(lái)說(shuō)，模型壓縮意味著可以用更少的服務(wù)器資源來(lái)服務(wù)更多的用戶(hù)，從而可以降低運(yùn)營(yíng)成本，最終可能讓 AI 服務(wù)的價(jià)格得到降低。

在生物、醫(yī)藥、材料等需要復(fù)雜 AI 模擬的科研領(lǐng)域，研究者們往往受限于計(jì)算資源，而更加輕量級(jí)的強(qiáng)大模型，能讓更多科研機(jī)構(gòu)參與前沿探索。

CAMERA 尤其是 CAMERA-P 還可以和其他模型壓縮技術(shù)進(jìn)行無(wú)縫結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)組合拳般的效果，進(jìn)而達(dá)到更高的壓縮率。

如前所述，徐玉莊目前在哈爾濱工業(yè)大學(xué)讀博。此外，他也在以端側(cè)大模型業(yè)務(wù)見(jiàn)長(zhǎng)的面壁智能擔(dān)任實(shí)習(xí)算法研究員。未來(lái)，他將繼續(xù)深耕大模型領(lǐng)域。

參考資料：

相關(guān)論文 https://arxiv.org/pdf/2508.02322

運(yùn)營(yíng)/排版：何晨龍