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Ergebnisse für “Post-Training Quantization”

QuantVLA: Post-Training Quantisierung für Vision‑Language‑Action‑Modelle

QuantVLA ist ein neu entwickeltes, trainingsfreies Post‑Training‑Quantisierungsframework, das speziell für Vision‑Language‑Action‑Modelle (…

arXiv – cs.LG 25.02.2026 05:00

Verbesserte Post-Training-Quantisierung dank zukünftiger Aktivierungsdaten

Die Kompression großer Sprachmodelle ohne Feinabstimmung ist ein zentrales Thema in der KI-Forschung. Post‑Training‑Quantisierung (PTQ) nut…

arXiv – cs.LG 04.02.2026 05:00

Benford-Quant: Logarithmisch angepasste Quantisierung steigert LLM-Leistung

Mit dem rasanten Wachstum großer Sprachmodelle steigt der Bedarf an effektiven Kompressionsmethoden. Die am häufigsten eingesetzte Technik…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

MixQuant: Grenzen der Blockrotationen in der Post-Training-Quantisierung neu definiert

Die neueste Forschung im Bereich der Post-Training-Quantisierung (PTQ) hat gezeigt, dass Blockrotationen ein vielversprechendes Mittel sind…

arXiv – cs.LG 02.02.2026 05:00

Aktivationssensitivität: Das Prinzip für Quantisierung nach Training

In der Welt der großen Sprachmodelle ist die Quantisierung nach dem Training (PTQ) ein entscheidender Schritt, um Modelle effizienter zu ma…

arXiv – cs.LG 21.01.2026 05:00