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ShamAN-Q：亚1比特LLM权重量化方法
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.LG 分类发布一篇论文，提出 ShamAN-Q——一种面向亚 1-bit LLM 权重的训练后量化方法。报道称，该方法通过用可处理的稠密曲率度量替换 NanoQuant 的对角重构几何，将 Shampoo 优化器的通用范式引入量化。目前该事件仅有这一篇报道，尚无后续进展或其他来源的补充信息。
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最新进展10月2日 12:00
arXiv 发布 ShamAN-Q 论文，提出用稠密曲率度量替换 NanoQuant 对角重构几何。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）ShamAN-Q：面向亚 1-bit LLM 权重的 Shampoo 增强 NanoQuant 量化方法
ShamAN-Q 是一种亚 1-bit 训练后量化方法，通过用可处理的稠密曲率度量替换 NanoQuant 的对角重构几何，将 Shampoo 优化器的通用范式引入量化。
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