北京
本文檔由華為小模型實驗室的陳醒濠（Xinghao Chen）于2025年11月8日發布，系統介紹了端側AI領域的高效模型架構和模型壓縮算法。內容涵蓋背景介紹、高效架構設計（如DECO、SLAB、TinyViM）、大模型壓縮加速技術（如TinySAM、ExCP、Align-KD、ViSpec、PPE）等。以下為詳細總結，結構按主題分節，并嵌入相關圖片以增強理解。
本文檔系統展示了端側AI的前沿技術，從高效架構（如DECO、TinyViM）到壓縮算法（如TinySAM、ExCP），均致力于在資源受限環境下平衡精度與效率。關鍵趨勢包括：
架構優化：偏向硬件友好的卷積或混合設計。
壓縮技術：知識蒸餾、量化和稀疏化成為核心手段。
多模態處理：注重跨模態對齊和推理加速。
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