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SoloQ：扩散语言模型免校准量化框架

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2026年10月7日，arXiv Machine Learning Theory 发布一手报道，介绍名为 SoloQ 的面向扩散大语言模型（dLLM）的免校准量化框架。该框架通过将权重与激活映射到归一化旋转基，实现数据无关量化，并结合结构化 K-RPBH 旋转与轻量重缩放校正。目前公开信息仅涉及该方法的核心思路，尚无实验数据、代码或第三方验证报道。

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LatestOct 7
arXiv 报道 SoloQ 框架，提出面向 dLLM 的免校准量化方法。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 7, 2026
  1. arXiv · Machine Learning Theory
    SoloQ：面向扩散语言模型的免校准量化

    SoloQ 是一种面向扩散大语言模型（dLLM）的免校准量化框架，通过将权重与激活映射到归一化旋转基实现数据无关量化，并结合结构化 K-RPBH 旋转与轻量重缩放校正。

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Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 7）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct7Oct7Oct7Oct7

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.