深度神经网络（DNN）在边缘设备部署面临挑战，现有剪枝算法难以平衡压缩率与精度。中国海洋大学提出的AutoSculpt结合图神经网络与深度强化学习，优化剪枝策略，提升硬件兼容性和推理效率。该方法在多种架构上表现优异，显著提高模型压缩效果，适用于资源受限的应用。