待验证50% 置信解决方案精确时间
对于图像生成Transformer骨干，注意力层的Q/K投影矩阵通常被识别为高敏感层，而FFN层大部分权重可安全压缩至FP8甚至INT8
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/10
首次发现
来源
Krea2实测：FP8与BF16画质差距还存在吗？
redditr/StableDiffusion2026/7/9
相关事实
待验证通过Hessian矩阵或Fisher信息矩阵进行逐层敏感性分析可识别模型中的量化瓶颈层，注意力层Q/K投影通常为高敏感层，FFN层大部分权重可安全压缩至FP8甚至INT883% 相似待验证研究表明Transformer架构中注意力层（Q/K/V投影和输出投影）对精度损失更敏感，而FFN线性层对低精度表示鲁棒性更强，嵌入层和LayerNorm层通常保留高精度81% 相似待验证Vision Transformer凭借自注意力机制能够捕获图像中远距离的特征关联，在细粒度分类任务上展现优势66% 相似待验证Transformer的因果注意力掩码通过将注意力矩阵上三角部分置为负无穷，确保每个位置的预测只依赖历史信息66% 相似待验证从头实现Transformer需要理解并手写注意力权重的矩阵运算、位置编码、残差连接与层归一化等组件64% 相似
引用此条事实
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