该研究提出了一种名为NeuroAl的新方法，解决了传统模型剪枝中因重新训练带来的不便。通过动态调整稀疏比例，最大化神经元对齐，显著降低计算资源消耗，无需重新训练模型。

Zeroth-Order Adaptive Neuron Alignment Pruning without Re-Training
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