WIDE：Token级动态宽度剪枝框架

2026年10月20日，arXiv人工智能板块刊出Haozhe Hu等作者的论文，提出名为WIDE的框架。据该文表述，WIDE是首个将token级结构化动态宽度剪枝与GPU内核协同设计相结合的端到端可微框架，且同时覆盖prefill与decoding两个阶段。报道称，作者提出该框架旨在应对相关挑战，但未在现有材料中展开具体挑战内容、实验数据或性能对比。目前事件进展停留在论文发布与框架定位介绍层面，尚无后续跟进报道，也没有关于开源、部署或第三方复现的信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。