论文阅读——Agile-Quant：面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架
Agile-Quant是一种针对大语言模型（LLMs）在边缘设备上高效推理的激活引导量化框架。它通过分析激活特性，提出了一种结合激活引导量化与token剪枝的优化策略，有效缓解了激活量化中的异常值问题，并提升了模型在边缘设备上的推理速度。该方法在LLaMA、OPT和BLOOM等主流LLMs上验证，实现了高达2.5倍的实际加速，同时保持了优异的模型性能。
MINUN: 微控制器上的精确机器学习推理——论文阅读
MINUN是一个专为微控制器设计的高效机器学习推理框架，能精确解决TinyML中的三大挑战：数字表示参数化、位宽分配优化和内存碎片管理。它支持如Arduino和STM32等低功耗设备，显著减少内存占用，同时保持模型精度。
256KB内存约束下的设备端训练：算法与系统协同设计——论文解读
MIT与MIT-IBM Watson AI Lab团队提出一种创新方法，在仅256KB SRAM和1MB Flash的微控制器上实现深度神经网络训练。该研究通过量化感知缩放（QAS）、稀疏层/张量更新及算子重排序等技术，将内存占用降至141KB，较传统框架减少2300倍，首次突破设备端训练的内存瓶颈，推动边缘智能发展。
近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
近端策略优化（PPO）是强化学习中的关键算法，因其在复杂任务中的稳定表现而广泛应用。本文详解PPO核心原理，并提供基于PyTorch的完整实现方案，涵盖环境交互、优势计算与策略更新裁剪机制。通过Lunar Lander环境演示训练流程，帮助读者掌握算法精髓。