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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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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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LatestOct 9
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。

Timeline

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Oct 9, 2026
  1. arXiv · Computation and Language
    ReCal：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。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct9Oct9Oct9Oct9

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.