UniCompress 将多 LoRA 专家压缩为单个 INT2 边缘模型
原文标题：UniCompress: From Multi-LoRA Experts to One Compact Model for Edge Intelligence
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论文提出面向部署的框架 UniCompress，把多任务专家能力合并为一个无适配器的紧凑模型。以 BF16 Qwen3-VL-4B 为教师，通过 GPTQ 初始化与教师引导的量化恢复构建非对称 INT2 学生模型，对视觉编码器与语言主干联合量化。权重存储从 8.9GB 降至 2.1GB（约减 76%），INT2 任务得分比 GPTQ-INT2 高 34.3 个百分点，与教师差距 0.9 分以内。
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UniCompress把多LoRA专家合并为单个INT2模型，权重从8.9GB降至2.1GB（约减76%），INT2任务分比GPTQ-INT2高34.3个百分点
- •以BF16 Qwen3-VL-4B为教师，用GPTQ初始化加教师引导量化恢复构建非对称INT2学生
- •对视觉编码器与语言主干的投影权重联合量化与恢复，产出无适配器的单模型
- •在姿态识别、家居安全理解、多模态对话路由、移动GUI动作预测四个具身任务上评测
- •与合并后的BF16教师差距在0.9分以内
为什么重要：边缘与具身设备上「每技能一个适配器+高精度骨干」的内存与管理成本被压到单模型，对端侧VLM部署是实用路线。
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