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INT4量化将原本由65536个不同值（FP16）表示的权重压缩到仅16个离散级别
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7/10/2026
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FTPO：从训练层面根治AI重复循环的新方案
hackernewshackernews7/7/2026
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UnverifiedW4A4量化将权重和激活值均压缩至4位整数，理论上相比FP16可将显存占用降低至约1/481% similarUnverifiedFP4格式仅有4位（1位符号、2位指数、1位尾数），仅能精确表示约16个离散值77% similarVerifiedQ4量化将每个权重参数从16位压缩到4位，理论上可将模型体积缩小约75%76% similarVerifiedFP32每个参数占4字节，FP16/BF16占2字节，INT8量化占1字节，INT4量化占0.5字节76% similarUnverifiedFP16的最大值约为65504，动态范围小于BF16，容易出现溢出问题75% similar
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