打破常识：稀疏性不仅省算力，更能稳定学习并实现无限扩展

NaveenGRao · x · 2026-08-14

传统观点通常将计算系统中的稀疏性视为阻碍性能以换取效率的妥协之举。Naveen Rao 及其团队最新分享的研究/实践打破了这一成见。

他们指出，数据移动几乎驱动了计算系统中的所有能耗，而稀疏性恰好能大幅减少这种移动。研究表明，稀疏性不仅没有拖后腿，反而能在学习过程中稳定动态系统，并赋予模型近乎无限的扩展能力。这一结论不仅在理论上被预测，如今也在实践中得到了验证。