稀疏激活（Sparse Activation）是指在人工神经网络中，面对特定输入数据时，只有少数神经元被激活（即输出显著非零值），而大多数神经元保持非活动状态的现象。这种机制通过减少不必要的计算开销，提升模型效率、降低过拟合风险，并增强泛化能力，是优化深度学习架构的关键设计原则之一。
在AI产品开发实际落地中，稀疏激活技术被广泛应用于资源优化场景。例如，在移动端或边缘计算设备部署模型时，它可大幅降低内存占用和能耗，实现高效推理；结合模型剪枝或量化技术，稀疏激活能助力大语言模型（如Transformer架构）实现实时响应，提升用户体验并控制运营成本，是产品经理在规划高性能AI解决方案时的重要考量点。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？