工程師時代

Influence Functions 理論基礎 資料歸因 (Data Attribution) 旨在追溯模型預測至訓練樣本，以辨識哪些資料最具影響力，並理解模型行為為何會導致特定預測結果。影響函數 (Influence Functions) 源自穩健統計 (Robust Statistics)，最早由 Cook 和 Weisberg（1980）提出，用於分析模型參數對資料點加權或移除的敏感度，進而預估預測變化。近年，Koh 和 Liang (2017) 在《ICML》上發表將影響函數擴展至深度學習的研究，提出一階近似法，無需昂貴的重訓練即可評估單筆樣本貢獻。本段引述 arXiv:2508.07297v1（2025）最新回顧，並結合《Journal of Machine Learning Research》與 Google AI Blog 的論述，奠定全篇理論基石。 逆海森估計的效能優化 計算影響函數的關鍵在於逆海森矩陣與向量積…

自動駕駛微事故概要隨著 Tesla 與 BMW 等車廠陸續在市售車款導入 Level 3 自動駕駛，系統不只要維持長時間巡航能力，還需針對突發狀況做出即時判斷。根據 arXiv:2508.07256v1（2025年8月版）定義，微事故指「非致命但異常偏差行為」，如急煞、蛇形行駛等。這類事件雖不構成大規模碰撞，卻可能誘發後續更嚴重的危險情境。後端邊緣推理挑戰在車載平台上蒐集高解析度影像並透過深度學習模型實時推理，需要兼顧推論延遲（Latency）與計算資源。根據 NVIDIA Drive AGX Xavier 白皮書，單路 1080p 影像以 ResNet 50 作物分類推理，平均延遲約 30 ms，但若升級至 YOLOv5 檢測演算法，處理時間可升至 60 ms 以上（NVIDIA, 2024）。此類延遲若無法在 100 ms 內回應，就難以捕捉瞬間蛇形或急煞等微事故。模型調校與效能為了壓低推理成本並提升辨識準確度，可採用模型剪枝（Pruning）、知識蒸餾（Knowledge…

背景與挑戰：非均勻剪枝的瓶頸隨著大型語言模型（Large Language Models, LLM）規模持續攀升，模型部署時面臨的記憶體佔用、延遲與成本壓力日益增加。結構化剪枝（structured pruning）透過移除冗餘通道或層，能在模型效能衰減可控的前提下降低參數量。然而，根據《arXiv》2508.02381v2（2025）指出，現行非均勻剪枝方法常仰賴人工設計的剪枝策略（例如層級重要性評估、比例縮放因子），對於動態剪枝比率需求的場景適應性不足。此外，剪枝策略評估耗時（測試集驗證需時 1 分 38.02 秒）成為迭代優化的主要瓶頸。PPF 架構核心：智能代理與二層預測為解決上述痛點，PPF（Predictive Pruning Framework）提出「智能代理＋性能預測器」的二層架構：智能代理（agent）負責在給定動態剪枝比率下，產生自適應剪枝決策；輕量性能預測器則以二層預測（second-level prediction）方式，僅需秒級時間即可評估候選策略對模型困惑度（perplexity）的影響。根據論文實驗，性能預測誤差低於 0.0011，相比傳統測試集驗證平均耗時下降 64 倍以上。性能預測器：黑盒評估秒級響應PPF 的性能預測器基於少量剪枝後子模型樣本，利用回歸或輕量神經網路（如多層感知機）預測整體模型困惑度。其設計理念與先前《Rethinking Structured Pruning for Efficient Language Model Inference》（2023）所提「代理評估機制」相似，但 PPF 首度將預測時間優化至 1.52 秒，並透過貝葉斯優化（Bayesian Optimization）迭代策略空間。根據論文附錄 Benchmark，對…