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• Mapping Networks：颠覆性模型压缩：只需优化极小隐向量，精度反超

  6 Jul, 2026

  这篇论文提出了一种名为“Mapping Networks”的极致模型压缩方法。它基于权重流形假说，颠覆了传统的剪枝、量化和LoRA等高维空间操作思路，提出只需优化一个极低维度的可训练隐向量，即可生成全参权重。该方法在图像分类、Deepfake检测、分割及时序预测等任务中，实现了500倍参数压缩甚至更高的精度，同时显著抑制过拟合。