标签：参数效率

在当今大模型竞争的时代，算力与效率的平衡成为关键。端侧部署一直是大模型落地的难点，主要受限于算力瓶颈。面壁智能和清华大学提出了一种不同于MoE的技术路径——神经元级稀疏激活，使得模型在保持性能的同时显著减少资源消耗。 这项技术背后融合了脑科学灵感与工程创新。《Configurable Foundation Models： Building LLMs from a Modular Perspective》论文详细描述了这一探索。量子位邀请到面壁智能与清华CFM论文作者肖朝军，深入探讨了算力与效率之间的博弈以及大模型架构创新的未来。 探索原生稀疏 CFM（Configurabl...