个人介绍：李东霖，出生于广东东莞，本科就读于哈尔滨理工大学（2021-2025），本科毕业设计题目为面向大语言模型的剪枝感知调优，现硕士就读于南京大学ISCL实验室。研究方向：模型的量化、剪枝、蒸馏、参数高效等。曾获国家奖学金等多项国家级、省级奖项荣誉。
研究课题：模型压缩。面向大规模多模态模型的轻量化部署需求，通过量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，探索参数高效的网络架构设计，在保持模型性能的前提下显著降低计算和存储开销，提升模型在资源受限环境下的可部署性。神经网络低比特量化。研究极低精度神经网络的训练与推理方法，探索二值化、三元化等量化技术在不同网络架构中的应用，通过量化感知训练等策略优化模型精度与效率的平衡。
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