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高计算成本：训练和推理过程需要大量的算力支持，直接影响部署的成本和速度。 延迟问题：推理速度不够快，会导致系统响应不及时，难以适用于实时场景。 参数膨胀：模型参数规模越大，资源消耗越高，小型设备几乎难以运行。
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LAuReL-RW：基础变体，适合大部分任务。 LAuReL-LR：进一步优化了参数使用效率。 LAuReL-PA：对特定应用场景表现优异。
提升幅度可媲美增加额外网络层：在 ImageNet 1K 分类任务中，增加一层网络能提升 0.25% 准确率，但参数增加了 4.37%；而使用 LAuReL-RW，仅增加 0.003% 参数就能实现 0.15% 的提升。 性能参数比优化：结合 LAuReL-RW 和 LAuReL-LR 的组合，达到与额外层相当的效果，仅需 2.6 倍更少的参数。
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智能安防：嵌入式设备中运行的高效图像识别算法，可实时分析监控画面。 自动驾驶：高效的视觉识别模块，有助于在资源有限的车载计算环境中提高模型性能。
智能客服：更快、更精准的用户意图识别，提升用户体验。 教育科技：实时生成高质量教育内容，支持多模态互动教学。
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通用性：适用于现有的绝大多数模型架构。 高性价比：以极低的参数代价实现性能的显著提升，打破传统的“规模决定性能”观念。 跨领域潜力：在视觉和语言领域之外，LAuReL 还可能应用于语音、时间序列等更多任务。
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参考：
https://arxiv.org/abs/2411.07501
