神经压缩新方法：利用等价类表示自由度压缩模型检查点
原文标题：Neural Compression over Equivalence Classes: Exact Gauges and Functional Rate-Distortion
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论文指出神经网络存在大量等价参数化，可将这种表示自由度用于压缩。方法在保持函数不变的变换与受控扰动空间中搜索更易压缩的表示，复用原有压缩器。在 SmolLM2 与 Qwen3 上，Zstandard 压缩检查点体积最多减少 23.4%，gzip、Brotli、ZipNN 下也有相近收益。
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