让模型学会 “快思慢想”：华为 VersatileFFN 的参数高效之道

背景：随着大模型参数量激增，显存墙成为模型落地的主要障碍，现有压缩技术往往牺牲模型能力。研究目的：华为研究团队受人类认知双系统理论启发，提出VersatileFFN架构，旨在通过参数高效的自适应宽深复用机制，在固定参数预算下动态分配计算资源，实现省显存与强推理。结论：VersatileFFN在多个基准测试中性能超越同参数Base模型和传统MoE模型，以极低参数量实现更高精度，为资源受限场景提供了高效解决方案，证明了通过参数复用和自适应路由可在不增加显存下提升模型推理能力。