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Tetra
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Tetra LLM 量化实现每参数 2.7 比特，提升推理速度
研究人员开发了 Tetra，一种将大语言模型（LLM）量化至平均每参数 2.7 比特的新颖方法，显著降低了内存需求。该技术基于 leech-lattice 量化，通过优化码本结构并采用专门的内核来最小化 GPU 内存加载的数据，从而实现这一目标。使用 Tetra 量化的模型，如 Qwen3 变体，在 MMLU 和 GSM8K 等基准测试中表现出与更高比特量化方法相当的性能，仅有轻微下降，同时在推理速度方面显示出显著提升。
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学生利用过期的加密密钥入侵台湾高铁，导致火车停运
台湾一名大学生利用软件定义无线电远程触发了四列高铁列车的紧急制动，导致列车延误48分钟。此次入侵之所以成为可能，是因为该系统的加密密钥长达19年未进行轮换，使得该学生能够绕过安全层。该学生已被确认身份，目前保释在外，并可能面临牢狱之灾。此次事件已促使台湾对各种公共交通和紧急通信系统的安全协议进行审查。