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Star 增长趋势
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-31 · 当前星标 ★ 102
核心亮点
- 从时间步与状态维度两个角度定位量化误差，分析粒度比整体误差统计更细
- 针对 Delta-Rule 循环状态设计量化策略，填补循环结构后训练量化的研究空白
- 提供可复现的 Python 实验流程，便于在 LLM 量化研究中对比与扩展
不足之处
- 早期项目，文档与使用示例较少，上手需要阅读源码
- 主要面向研究实验，缺少开箱即用的推理部署与工程化接口
适用场景
- 研究循环状态量化误差分布与敏感通道分析
- 在低比特后训练量化中评估循环结构的精度损失
- 作为 LLM 量化论文的基线或复现实验代码
替代项目
GPTQ、AWQ、SmoothQuant
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