在大模型争霸的时代，面壁智能和清华提出了一种名为CFM（Configurable Foundation Models）的原生稀疏技术，通过神经元级稀疏激活大幅降低资源消耗，同时保持模型性能，解决了端侧部署的算力瓶颈问题。
与MoE不同，CFM在稀疏化上走得更极致，适用于手机等资源有限的设备，能够显著提升参数效率，减少显存和内存占用，为大模型在端侧的广泛应用提供了新的可能。
量子位与面壁智能&清华CFM论文作者肖朝军的对话揭示了CFM在参数效率、模型架构创新以及智能本质等方面的独特优势和挑战。
在大模型争霸的时代，面壁智能和清华提出了一种名为CFM（Configurable Foundation Models）的原生稀疏技术，通过神经元级稀疏激活大幅降低资源消耗，同时保持模型性能，解决了端侧部署的算力瓶颈问题。
与MoE不同，CFM在稀疏化上走得更极致，适用于手机等资源有限的设备，能够显著提升参数效率，减少显存和内存占用，为大模型在端侧的广泛应用提供了新的可能。
量子位与面壁智能&清华CFM论文作者肖朝军的对话揭示了CFM在参数效率、模型架构创新以及智能本质等方面的独特优势和挑战。
