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DAC'26 | ExpertFlow：让 MoE 大模型在单卡上跑起来，内存省 93%、速度快 10 倍 - marsggbo
插播：之前写的《动手学 AutoML》终于出版了，从 NAS 到超参优化都有覆盖，适合想系统入门 AutoML 的同学。好了广告结束，现在进入正题。 DAC'26 | ExpertFlow：让 MoE 大模型在单卡上跑起来，内存省 93%、速度快 10 倍 原文：ExpertFlow: Effici
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AutoHete: 面向大语言模型的自动化高效异构训练系统 | An Automatic and Efficient Heterogeneous Training System for LLMs - marsggbo
插播：之前写的《动手学 AutoML》终于出版了，从 NAS 到超参优化都有覆盖，适合想系统入门 AutoML 的同学。好了广告结束，现在进入正题。 论文链接 / Paper: arXiv:2503.01890 作者 / Authors: Zihao Zeng, Chubo Liu, Xin He,
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ExpertFlow: 基于预测性专家缓存与令牌调度的高效MoE推理 | Efficient MoE Inference via Predictive Expert Caching and Token Scheduling - marsggbo
插播：之前写的《动手学 AutoML》终于出版了，从 NAS 到超参优化都有覆盖，适合想系统入门 AutoML 的同学。好了广告结束，现在进入正题。 本文已被 DAC 2026 录用！ This paper has been accepted by DAC 2026! 论文链接 / Paper: a
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GM-Skip: 基于度量引导的 Transformer 块跳过策略加速视觉语言模型 | Metric-Guided Transformer Block Skipping for Efficient VLMs - marsggbo
插播：之前写的《动手学 AutoML》终于出版了，从 NAS 到超参优化都有覆盖，适合想系统入门 AutoML 的同学。好了广告结束，现在进入正题。 论文链接 / Paper: arXiv:2508.18227 作者 / Authors: Lianming Huang, Haibo Hu, Qiao