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JARQ: Joint Alternating Refinement for Quantization
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AI 综述
JARQ 是一种插件式后训练量化精炼方法，从任意分组量化器出发，交替进行所有分组尺度的联合最小二乘拟合与有界 Babai 提议，同时移动分组内多个码本。
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最新进展10月1日 12:00
2026-10-01 arXiv 发布 JARQ 方法，介绍其插件式后训练量化精炼框架。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Machine Learning TheoryJARQ: Joint Alternating Refinement for Quantization
JARQ 是一种插件式后训练量化精炼方法，从任意分组量化器出发，交替进行所有分组尺度的联合最小二乘拟合与有界 Babai 提议，同时移动分组内多个码本。
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