稀疏化（Sparsity）是指在数据或模型参数中，大多数元素为零或接近零的特性，仅有少量元素为非零值。这种特性在人工智能领域尤为重要，它通过减少冗余信息来优化存储空间和计算效率，从而提升模型的性能和可扩展性。
在AI产品开发的实际落地中，稀疏化技术广泛应用于模型压缩，如神经网络剪枝（Pruning）通过移除不重要的权重来减小模型体积；在稀疏矩阵计算中加速推理过程；以及在推荐系统和自然语言处理中高效处理高维数据，帮助产品经理设计轻量级、低成本的AI解决方案。
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