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Pu Wang

AwardAAAI 2026×2ECCV 2026×2ACL 2026CVPR 2026社会与人本多模态长上下文与架构强化学习与后训练效率与系统
新星分贡献者
74
一作贡献0
核心/参与44
方向广度19
合作网络12
0 一作 · 6 篇 · AAAI 2026 / ECCV 2026 / ACL 2026 / CVPR 2026

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2026 顶会论文

6
作者位次 #4/9ACL 2026OralOutstanding Paper· Natural Language Processing

From Local to Global: Revisiting Structured Pruning Paradigms for Large Language Models

Ziyan Wang · Enmao Diao · Qi Le · Pu Wang · Minwoo Lee · Shu-ping Yeh · Evgeny Stupachenko · Hao Feng · Li Yang

摘要

Structured pruning is a practical approach to deploying large language models (LLMs) efficiently, as it yields compact, hardware-friendly architectures. However, the dominant local paradigm is task-agnostic: by optimizing layer-wise reconstruction rather than task objectives, it tends to preserve...

强化学习与后训练效率与系统对齐与偏好OpenReview 项目页

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