arXiv · cs.AI· Mahsa Salmani, Sayeh Sharify, Hesham Mostafa·· 3 小时前
DualQuant：面向大语言模型的无校准权重与激活双尺度量化框架
DualQuant: Dual-scale Calibration-free Weight-and-Activation Quantization for LLMs
arXiv:2610.13767v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Mahsa Salmani, Sayeh Sharify, Hesham Mostafa
研究任务与主要进展
DualQuant是一种无需校准数据的权重重构与激活缩放联合后训练量化框架，采用变量分裂和块坐标下降求解，并支持MX与NVFP4等格式。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org