Multiverse用伊辛模型优化LLM深度剪枝
Multiverse将LLM深度剪枝转化为伊辛模型优化问题。该方法利用自旋系统能量预测性能，无需运行基准测试即可排名候选配置。在Llama-3.3-70B上实现50%压缩时，MMLU得分提升近23个百分点。
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Multiverse Computing：大模型安全对齐需从主题级转向边界级
Multiverse Computing指出，现有基于主题的LLM安全护栏易导致过度拒绝。研究提出“边界感知”方法，通过自蒸馏与数据配对，在政治等特定场景中精准区分有害子集与良性补集，显著降低误拒率并保留安全性。