CodeQuant2 提出低精度推理模型量化框架
原文标题：CodeQuant2: Enhanced Outlier Mitigation and Adaptive Clustering for Low-Precision LRMs
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论文观察到推理模型在解码前几步激活波动更大，据此提出 CodeQuant2 基于聚类的查找表量化框架。方法用旋转与缩放抑制激活离群值、以聚类表示非均匀权重分布，并按层自适应码本大小，同时改进校准样本选择。配合定制 CUDA 内核，在推理基准上精度显著提升，较 BF16 最高加速 2.85 倍。
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