分享朋友圈近日，国际权威学术会议PRICAI环太平洋人工智能国际会议论文录用名单出炉。艾拉比研发团队关于端侧大模型差分升级研究的论文《端设备大语言模型（LLM）的高效补丁算法ResComp》被成功录用。 PRICAI 作为亚太地区人工智能领域最具影响力的国际学术会议之一，具有极高的学术地位。 这一成果不仅标志着艾拉比在AI模型轻量化部署领域的技术实力获全球学界认可，更将为端设备LLM的持续迭代升级提供核心技术支撑，推动AI应用落地进入“高效更新”新阶段。
论文指出，传统增量编码算法因未适配LLM参数数据的特殊结构，在生成模型补丁时面临“压缩率低、更新速度慢、内存占用高”三大难题，严重制约端设备AI的体验升级与功能迭代。面对这一行业瓶颈，提出了一种基于残差的差分算法ResComp。 ResComp算法以“结构对齐+残差优化”重构端侧LLM更新逻辑，实现三大核心技术突破：
其一，打破传统算法“离散匹配”的底层假设，直接对齐新旧模型的权重结构，精准捕捉参数变化规律，从源头降低冗余数据量。
其二，引入残差序列计算机制，配合bzip3压缩器形成“结构优化+高效压缩”的双重增益。
其三，创新加入游程编码（RLE）增强机制，实际部署时打补丁速度再提升30%。
为验证技术可靠性，团队在多个主流开放权重的LLM，以及Stable Diffusion图像生成模型变体上开展多场景测试。结果显示，无论是文本理解类LLM还是多模态模型，ResComp算法均能稳定实现“更小补丁体积、更低内存占用、更快更新速度”的综合优势。
此次研究成果的学术认可，不仅是对艾拉比研发实力的权威背书，更标志着ResComp算法正式成为公司核心技术体系的重要增量。目前，该算法已完成技术转化，逐步应用于艾拉比智能终端AI解决方案、车载大模型升级平台等核心业务线，推动端侧AI应用向“轻量化部署、高频次迭代”演进。
论文摘要信息：
