本文介绍了一种新的精确剪枝技术，利用最优传输方案自动调整探索与开发行为，提升了在不同数据集和模型上的性能。AE-BERT框架在资源受限设备上实现了高效的BERT剪枝，实验表明其在压缩模型后能提高准确性和推理速度。此外，研究探讨了基于Transformer的模型修剪方法，提出了低秩逼近的变体，优化了模型大小与推理速度的平衡。