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京东近期在《Nature》杂志上发表了一项突破性的模型压缩技术。该技术通过四大创新点——模型压缩、数据管理优化、训练过程改进以及云计算与边缘计算的协同工作，显著提升了模型性能。具体而言，模型推理效率平均提高了30%，同时成功将训练成本降低了70%。这一成果为大规模模型的应用提供了更高效、经济的解决方案。

莱斯大学研究团队在人工智能优化领域取得突破，开发出DFloat11技术。该技术可将模型大小压缩30%，同时保持输出结果与原始模型一致，实现无损性能优化。此外，通过为GPU定制的解压缩内核，推理速度最高提升39倍，有效解决了传统量化技术中精度损失的问题，显著提高推理效率。

近年来，随着Transformer架构和MoE等先进模型的提出，神经网络模型参数规模已突破数十亿甚至数万亿。为应对大规模模型带来的挑战，模型压缩技术应运而生。该技术旨在降低模型部署成本，同时显著提高推理效率，使复杂模型在实际应用中更具可行性。