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# 量化感知训练

3 篇关联报道

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  1. Fireworks AI

    DeepSeek R1与V3可在Fireworks上做量化感知微调,FP8部署不再牺牲精度

    Fireworks 把量化感知微调接入 FireOptimizer,让 DeepSeek R1 与 V3 这类原生按 FP8 服务的开源模型可以按具体用例定制。此前用 LoRA 微调后合并权重再以 FP8 部署会明显掉精度,而 6710 亿参数的基座在 FP8 下已占 671 GB 显存,超过 H100 主机常见的 640 GB。做法是在前向传播中对合并权重和激活做“伪量化”,让 LoRA 梯度保持 bfloat16、合并权重按 FP8 数值走;在 1.5 万条训练、5000 条评估的法国葡萄酒评论分类任务上,QAT 微调优于朴素 FP8 LoRA 微调。

  2. NVIDIA Technical Blog

    写代码、测试、部署不再分三处:英伟达把本地智能体工作流收进一台PC

    英伟达推出 RTX Spark 笔记本与紧凑台式机,把本地编码智能体的推理、测试与部署放到一台机器上。此前开发者要在笔记本、云端模型接口和云虚拟机之间来回切换。该机搭载 GB10 系统级芯片与最高 128GB 统一内存,英伟达称对比英特尔 Panther Lake 12Xe,编码智能体性能为 4.6 倍、微调 2.7 倍、代码编译 1.8 倍。

  3. arXiv

    OnlineQAT用学生自生成前缀上的在线策略蒸馏,把Qwen3-1.7B的W3A16六任务均值提升到57.28,超过ReasoningQAT 2.90分

    OnlineQAT提出两阶段超低位恢复框架:先用分块量化感知训练得到可用的W2/W3初始化,再在量化学生自己生成的响应前缀上,由冻结的全精度教师提供采样反向KL信号做在线策略蒸馏;在Qwen3-1.7B上,其六任务均值在W3A16达57.28、W2A16达32.52,分别比ReasoningQAT高2.90和0.44分,说明学生实际访问的状态能提供固定补全训练之外的恢复信号,三比特下尤为明显。

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