英文：Model Sparsification 分类：frontier
通过制造稀疏结构（稀疏权重/稀疏激活/稀疏专家）降低模型计算与存储的技术方向：让大量元素为 0，从而用稀疏计算加速。
类型：权重稀疏（剪枝后稀疏矩阵）、激活稀疏（ReLU 类）、专家稀疏（MoE 路由只激活部分专家）、动态稀疏（按输入）；加速：稀疏算子/硬件（A100 稀疏张量核）；代表：MoE 大模型（Mixtral）、ReLU 激活。
用于大规模模型训练/推理加速、显存与带宽优化、超大规模模型（万亿参数）架构与能耗控制；模型稀疏化是"只算有用的"效率哲学。