批次自适应剪枝：面向语言推理模型的周期性神经元激活感知权重剪枝

英文标题：Batch-wise Adaptive Pruning: Periodic Neuron Activation-Aware Weight Pruning for Language Reasoning Model

这篇 arXiv:2608.14003v1 新论文提出了 Batch-wise Adaptive Pruning，一种面向语言推理模型（LRM）的周期性神经元激活感知权重剪枝方法。论文指出，LRM 通过生成较长的思维链来完成复杂任务，虽然性能较强，但会带来显著的推理计算成本。在生产环境中，批量推理对于实现高吞吐量至关重要，因此该方法旨在针对批处理推理场景降低模型计算开销。原文提供的摘要片段未包含具体实验数据或性能结论。

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