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TOOL · CL_353084 · Nov 7 · 00:00

MACaQ 量化方法加速 AI 模型推理

研究人员推出了一种新颖的训练后量化方法 MACaQ，旨在实现高效的低精度神经网络推理。该方法独立量化每个线性层，并结合在线激活变换和 Hessian 感知精炼，以在不牺牲准确性的情况下降低计算成本。与 Qwen3-32B 和 Llama-3-8B 等模型上的现有方法相比，MACaQ 展现出更快的量化时间和相当或更优的性能，并已由华为-CSL 开源。