#后训练压缩

做 LLM 部署优化的团队终于有了更精细的压缩工具——SubFit 在 25% 稀疏度下精度损失比最强基线少一半，且非连续子模块选择更贴合真实冗余分布，建议做模型量化和剪枝的开发者直接试。