Reddit 称 SAOD 可把 744B 模型从 1.5TB 压到 100GB 以下
pmttyji · reddit · 2026-07-23
这条 Reddit 在讨论 Session-Adaptive Orthogonal Distillation(SAOD),声称它能把一个 744B、约 1.5TB 的模型压缩到 100GB 以下。
配图更像是一份复现实验说明:图里对比了 GRPO、RLSD 等训练行为,指出 GRPO 的 policy entropy 会塌缩,而 RLSD 能保持稳定;credit-clip ratio 也落在论文声称的 3%–6% 区间;多轮实验中 leakage 为 0;另外,reweighting 的衰减调度是否持续全程,性能差异也很明显。发帖人据此推测,8GB 显存可能就能跑更大的 MoE 模型。
「研究」频道最新
- 做了一年的个人 agent,最后输给一天新的版本 — Antony_Richards · 2026-07-23
- Inkling 在 AA-Briefcase 得 836 分,落后顶级开源模型 — ArtificialAnlys · 2026-07-23
- 机器人论文称 VLA 和 world model 还不够 — hbouammar · 2026-07-23
- Google Research:让量子计算机从错误中学习 — donutloop · 2026-07-23
- Derya Unutmaz:AI 正把生物医学研究压缩到几天 — DeryaTR_ · 2026-07-23
- 应用数学主导AI浪潮,为何梯度下降依然有效? — fkasummer · 2026-07-23