meineki.news Logo
meineki.news
KI News: Kurz und klar.
Anmelden

Assessing the Potential for Catastrophic Failure in Dynamic Post-Training Quantization

arXiv – cs.LG • • Original
#Post-Training Quantization #Neural Networks #Low Precision #Safety-Critical Deployment #performance degradation #Knowledge Distillation #Reinforcement Learning #Bit-Width Policy
Anzeige

Ähnliche Artikel

arXiv – cs.LG •
Quantisierung mit QAT steigert Effizienz von LLMs für komplexes Rechnen
arXiv – cs.LG •
Reward‑Design als Schlüssel zur zuverlässigen LLM‑Logik
arXiv – cs.AI •
SpotAgent: LVLMs meistern Geo‑Lokalisierung mit agentischem Denken
arXiv – cs.AI •
Erklärbare Kompression von Gedankenketten steigert Effizienz multimodaler Modelle
arXiv – cs.AI •
CODE-SHARP: Offene Entdeckung von Fähigkeiten als Belohnungsprogramme
arXiv – cs.AI •
Agent World Model: 1.000 synthetische Umgebungen für robuste Agenten-Training