导读：近期更新了《模型压缩》的相关内容，包括《如何通过二进制打包与压缩优化GLTF 3D模型？》、《如何用AI压缩部署医疗诊断信息抽取模型？从BERT到TensorRT的实战指南》。如果 模型压缩 对你有帮助，请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量，感谢您成为这传播链条中的重要一环。
如何通过二进制打包与压缩优化GLTF 3D模型？ 为什么同一个GLTF模型转换为GLB后体积能缩小30%以上？原因在于GLTF文本格式的序列化开销与分散的二进制资源可以通过单文件打包和几何压缩进一步消除。本文从GLB容器结构出发，解析如何利用二进制打包减少请求数量，并借助Draco、Meshopt等算法压缩网格数据，最后给出基于gltf-tr... 栏目：3D模型 时间：08-24 GLTF优化 二进制打包 模型压缩
如何用AI压缩部署医疗诊断信息抽取模型？从BERT到TensorRT的实战指南 在医疗智能诊疗系统中，从电子病历抽取诊断结论是核心技术，但直接部署大模型常面临速度慢和资源消耗大的问题。本文详细讲解如何通过模型压缩技术解决这一痛点。我们以BERT-base模型为例，首先使用知识蒸馏将其迁移到更小的BERT-tiny架构，在精度损失极小的情况下大幅提升速度。... 栏目：AI社区 时间：05-22 医疗NLP 模型压缩 知识蒸馏 模型部署 TensorRT
