arXiv发布ThinkBit两比特量化框架论文
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arXiv发布ThinkBit两比特量化框架论文
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AI 综述
arXiv新近发布ThinkBit量化框架论文。该框架专为保留推理能力设计，采用严格标量两比特量化，每个权重为整数码字与bfloat16共享标度的乘积。 在Qwen3-1.7B模型上，该框架重新校准检查点在MATH-500得分46.7，显著高于同等数据训练的EfficientQAT的30.0分；经推理轨迹QAT训练后，得分可提升至73.0。 论文进一步验证了框架的扩展能力：在14B规模下，3.74 GB模型在MATH-500得分94.8，接近29.5 GB bfloat16模型的97.5分。
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最新进展10月27日 12:00
ThinkBit: 面向推理保持的严格标量 2-bit 量化框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv · NLPThinkBit: 面向推理保持的严格标量 2-bit 量化框架
ThinkBit 是一种专为保留推理能力设计的 2-bit 量化框架，在 Qwen3-1.7B 模型上 MATH-500 得分 46.7，显著高于 EfficientQAT 的 30.0。
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