在当前的AI应用落地进程中，大模型的高推理成本和资源占用是突出的瓶颈之一。显存、计算量（FLOPs）、延迟以及实际部署环境中的预算窗口，构成了一套刚性约束——模型不仅要“变小”，更必须要满足指定后端与资源区间条件。传统的压缩方法往往将剪枝、量化等操作视为独立工程问题，难以系统性兼顾结构重要性与资源边界条件。

本月社区分享邀请到香港中文大学周泰棋同学，他将从一个全新的思路出发：把大模型压缩看作一个量子优化问题。通过展示如何将LLM剪枝表达为QUBO形式，利用二进制变量刻画并引入重要性奖励与冗余性惩罚来引导结构选择。进一步，针对区间预算和资源边界问题，借助slack bits与确定性修复等技巧实现约束编码。最后结合QUBO到Ising模型的转换，探讨专用量子采样在实际硬件上的落地经验，以期为各位开发者带来更广场景的潜在启发。

欢迎大家预约观看！

 

在当前的AI应用落地进程中，大模型的高推理成本和资源占用是突出的瓶颈之一。显存、计算量（FLOPs）、延迟以及实际部署环境中的预算窗口，构成了一套刚性约束——模型不仅要“变小”，更必须要满足指定后端与资源区间条件。传统的压缩方法往往将剪枝、量化等操作视为独立工程问题，难以系统性兼顾结构重要性与资源边界条件。

本月社区分享邀请到香港中文大学周泰棋同学，他将从一个全新的思路出发：把大模型压缩看作一个量子优化问题。通过展示如何将LLM剪枝表达为QUBO形式，利用二进制变量刻画并引入重要性奖励与冗余性惩罚来引导结构选择。进一步，针对区间预算和资源边界问题，借助slack bits与确定性修复等技巧实现约束编码。最后结合QUBO到Ising模型的转换，探讨专用量子采样在实际硬件上的落地经验，以期为各位开发者带来更广场景的潜在启发。

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