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混合精度训练将权重保存为FP32，而前向和反向传播计算使用FP16或BF16，可将显存占用减少近一半
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7/16/2026
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UnverifiedFP8动态范围较窄，在反向传播和梯度累积时容易出现数值溢出或下溢，因此训练侧actor保持BF16精度84% similarUnverified混合精度训练通常配合损失缩放（Loss Scaling）技术使用，以防止梯度在 FP16 表示范围内消失80% similarUnverified模型量化从FP32降至INT8能将推理速度提升3-4倍，但可能导致小目标检测精度下降73% similarUnverified深度估计任务因其回归性质对精度更敏感，可能需要混合精度策略——对敏感层保持 FP16 而对其他层使用 INT869% similarUnverifiedGPTQ、AWQ等后训练量化方案能在INT4精度下将性能损失控制在1-2%以内68% similar
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