本研究提出最大冗余剪枝算法，针对大型语言模型的稀疏分配问题，通过逐层剪除冗余性高的层次，实现更优的稀疏分配，效果优于传统方法。

Maximum Redundancy Pruning: Principle-Driven Layer-Wise Sparse Allocation for Large Language Models
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