1. 面试官：请解释什么是模型压缩和加速技术，以及其在深度学习中的重要性。

2. 面试官：探讨模型压缩技术对深度学习模型的影响，以及常见的模型压缩算法。

3. 面试官：谈谈深度学习模型加速技术在实际应用中的挑战和解决方案。

4. 面试官：请介绍几种用于模型压缩的剪枝技术，并分析它们的优缺点。

5. 面试官：如何使用量化技术来压缩深度学习模型？请详细解释。

6. 面试官：分析深度学习模型的知识蒸馏技术，以及其在模型压缩和加速中的应用价值。

7. 面试官：深度学习中的低秩分解方法如何用于模型压缩？并说明它们的优劣势。

8. 面试官：探讨深度学习模型剪枝和稀疏化技术在硬件加速上的优势和应用场景。

9. 面试官：请解释知识蒸馏技术在深度学习模型压缩中的知识传输原理和效果评估方法。

10. 面试官：深度学习模型的裁剪和削减技术有哪些，各自的特点和适用场景是什么？