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ReCal：面向在线策略蒸馏恢复的校准式结构化剪枝方法
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv Computation and Language 发布一手论文，提出 ReCal（Recovery-Aware Calibration）。该方法是一种即插即用的结构化剪枝方法，通过在剪枝前调整校准，提升剪枝后推理语言模型在在线策略蒸馏（OPD）中的恢复效果。目前公开信息仅包含该论文摘要，尚未见后续实验验证或第三方复现报道。
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最新进展10月9日 12:00
arXiv 发布 ReCal 论文，提出剪枝前校准以提升 OPD 恢复效果的即插即用方法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Computation and LanguageReCal：面向在线策略蒸馏恢复的校准式结构化剪枝方法
论文提出 ReCal（Recovery-Aware Calibration），一种即插即用方法，通过在剪枝前调整校准来提升剪枝后推理语言模型的在线策略蒸馏（OPD）恢复效果。
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