arXiv 论文：深度剪枝小模型能力损伤与修复研究
原文标题：What Breaks and What Comes Back: Capability Damage and Recovery in Depth-Pruned Small Language Models
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一篇 arXiv 论文系统测量了深度剪枝对 1.2-1.7B 小语言模型（Llama-3.2-1B、Qwen2.5-1.5B、SmolLM2-1.7B、OLMo-2-1B）六项能力的影响，发现函数调用与数学推理在四个模型家族中几乎完全崩塌（保留率仅 0.00-0.07），且能力失效顺序高度一致。研究还发现训练哪些参数与训练什么数据同样重要，并测试了基于短试点分配修复预算的规划器，结果显示同等 token 预算下均匀修复（healing）是难以超越的强基线。
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