论文
Don't Drop Dropout: Optimizing Layer Sparsity for Efficient LLM Training and Inference
提出层稀疏性优化新范式，证明在大模型时代保留Dropout对训练速度、精度与零样本剪枝鲁棒性具有关键价值
档案回溯至 2026-09 · 收录于 2026-09-07热度 0.2
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事件时间线
- 2026-09-04 🏁 里程碑揭示Dropout在大模型训练与推理中的持续价值，挑战‘大模型应弃用Dropout’共识
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