Průlom: Herní teoretické ořezávání snižuje velikost neuronové sítě až o 90 % s téměř nulovou ztrátou přesnosti: Odemknutí revoluce Edge AI! Právě to testuji na lokální AI a je to ohromující! představil Řezání jako hru. Sparsifikace neuronových sítí řízená rovnováhou, což je nový přístup, který považuje prořezávání parametrů za strategickou soutěž mezi váhami. Tato metoda dynamicky identifikuje a odstraňuje redundantní spojení prostřednictvím herně-teoretické rovnováhy, čímž dosahuje masivní komprese při zachování – a někdy dokonce zlepšení – výkonu modelu. Publikovaný na arXiv jen před několika dny (prosinec 2025), článek ukazuje ohromující výsledky: úrovně řídkosti přesahující 90 % ve velkých modelech s poklesem přesnosti méně než 1 % na benchmarkech jako ImageNet a CIFAR-10. U miliardových gigantů to znamená výrazné snížení paměťové náročnosti (až 10x menší), rychlosti inference (2–5x vyšší na standardním hardwaru) a spotřeby energie – to vše bez problémů s přeškolováním tradičních metod. Proč to mění všechno Tradiční techniky prořezávání – jako je odstranění založené na velikosti nebo na základě gradientu – často bojují s "lítostí při prořezání", kdy agresivní komprese snižuje výkon a nutí k nákladným cyklům doladění. Ale tento nový rámec řízený rovnováhou obrací situaci: parametry "soutěží" v kooperativní nebo nekooperativní hře, kde Nashova rovnováha odhaluje skutečně nepodstatné váhy. Výsledek? Čistší, stabilnější sparsifikace, která překonává nejmodernější základní hodnoty napříč transformátory vidění, konvolučními sítěmi a dokonce i nově vznikajícími multimodálními architekturami. Klíčové body z experimentů: •90-95 % řídkosti na ResNet-50 s top-1 ztrátou přesnosti <0,5 % (oproti 2-5 % v předchozí SOTA). • Až 4x rychlejší inference na mobilních GPU, což činí modely s miliardami parametrů životaschopnými pro chytré telefony a IoT zařízení. •Vyšší robustnost: Řídké modely udržují výkon při posunech distribuce a protivných útocích lépe než husté modely. Nejde jen o postupný krok – jde o posun paradigmatu. Představte si, že byste na telefonu spouštěli uvažování v měřítku GPT, analýzu videa v reálném čase na dronech nebo diagnostiku zdravotnického prostředí na okraji bez závislosti na cloudu. Snížením ekologické stopy masivního školení a inference se také přímo vypořádává s rostoucí energetickou krizí AI. ...