FairCompressAgent：面向 FPGA 部署的公平性感知模型压缩智能体框架

英文标题：FairCompressAgent: An Agentic Framework for Fairness-Aware Model Compression for FPGA Deployment

研究人员提出了名为 FairCompressAgent 的智能体（Agent）框架，专注于解决模型压缩并部署至 FPGA 硬件时精度、公平性与部署成本之间的权衡难题。当多种压缩技术组合使用或用户实际需求动态变更时，传统压缩决策的复杂度显著上升。该框架利用 Agent 自动化探索与配置压缩方案，兼顾算法偏见控制与硬件资源开销。这一成果为在受限硬件与边缘加速设备上落地可信、高能效的 AI 系统提供了重要参考。

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