研究提出 DRQ 分布鲁棒量化改进低比特 LLM 量化
原文标题：The Harness as the Only Mutable Surface: Compliance-Bounded Self-Evolution of LLM Agents in Credit Pipelines, with a Measured Admission Gate
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论文发现最小化重建损失所偏好的权重未必带来更好下游性能，输入激活分布变化时低重建损失权重反而更差。据此提出 Distributionally Robust Quantization（DRQ），在约束激活分布集上最小化最坏情况重建损失，改进 AWQ、GPTQ、ParoQuant 等六种 PTQ 方法且不增加推理开销。
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DRQ 指出低重建损失权重未必下游更好，改为最小化最坏情况重建损失，改进六种 PTQ 方法。
- •论文发现最小化重建损失偏好的权重，在输入激活分布变化时下游表现反而更差
- •提出 Distributionally Robust Quantization，在约束激活分布集上最小化最坏情况重建损失
- •改进 AWQ、GPTQ、ParoQuant 等六种 PTQ 方法
- •不增加推理开销
为什么重要：低比特量化的优化目标与真实下游性能存在错位，DRQ 提供不增推理成本的通用修正方向。
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