Qitong Wang

LLM剪枝的校准激活改从稠密模型自回归解码步收集并丢弃预填充，使剪枝目标对齐生成时的激活分布，在WritingBench与ClassEval上稳定优于固定文本校准，并在A100上取得最高1.48倍端到端解码加速。

LLM剪枝的校准激活改从稠密模型自回归解码步收集并丢弃预填充，使剪枝目标对齐生成时的激活分布，在WritingBench与ClassEval上稳定优于固定文本校准，并在A100上取得最高1.48倍端到端解码加速。