Hao AI Lab提出NVFP4量化方法，视频模型4-bit提速
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Hao AI Lab提出NVFP4量化方法，视频模型4-bit提速
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AI 综述
Hao AI Lab 提出 NVFP4 QAD 量化方法，以 BF16 Flex 为蒸馏目标，与它的差距比普通量化缩小 14-17%，据该团队称可实现 4-bit 量化下质量不打折。 针对长片段受限于注意力计算的问题，其 FP4 注意力将 768p 15 秒视频的耗时从 101.8 秒降至 85.3 秒。
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最新进展11月4日 03:42
NVFP4 QAD 量化让视频模型 4-bit 提速且不掉质量报道时间线
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11月4日
- RadarAINVFP4 QAD 量化让视频模型 4-bit 提速且不掉质量
Hao AI Lab 提出 NVFP4 QAD 量化方法，以 BF16 Flex 为蒸馏目标，与它的差距比普通量化缩小 14-17%，实现 4-bit 量化下质量不打折。针对长片段受限于注意力计算的问题，FP4 注意力将 768p 15 秒视频的耗时从 101.8 秒降至 85.3 秒。
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