CoS-VQ：共享尺度向量量化方法
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CoS-VQ：共享尺度向量量化方法
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AI 综述
Zukang Xu 等作者提出低比特权重量化方法 CoS-VQ（协同共享尺度向量量化），在保留低维码字的同时联合优化硬索引与跨位置共享尺度，避免增加有效编码维度。作者称，在 Qwen3.8-27B 上，该方法在语言建模、编程和推理基准上优于 QTIP 和 LLVQ；消融实验显示，联合更新的收益大于仅优化尺度。代码已开源。
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最新进展10月28日 12:00
CoS-VQ：面向大语言模型的协同共享尺度向量量化报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AICoS-VQ：面向大语言模型的协同共享尺度向量量化
CoS-VQ 提出一种协同共享尺度向量量化方法，在保留低维码字的同时联合优化硬索引与跨位置共享尺度，避免增加有效编码维度。在 Qwen3.8-27B 上，该方法在语言建模、编程和推理基准上优于 QTIP 和 LLVQ。消融实验显示，联合更新的收益大于仅优化尺度，代码已开源。
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