首次系统评估Qwen3在后训练量化下的鲁棒性：8bit下仍保持近乎无损性能
首次系统评估Qwen3在后训练量化下的鲁棒性：8bit下仍保持近乎无损性能Qwen3强势刷新开源模型SOTA，但如何让其在资源受限场景中，既能实现低比特量化，又能保证模型“智商”不掉线？
来自主题: AI技术研报
6969 点击 2025-05-07 13:52
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Qwen3强势刷新开源模型SOTA，但如何让其在资源受限场景中，既能实现低比特量化，又能保证模型“智商”不掉线？
本文首先简单回顾了『等效交互可解释性理论体系』（20 篇 CCF-A 及 ICLR 论文），并在此基础上，严格推导并预测出神经网络在训练过程中其概念表征及其泛化性的动力学变化，即在某种程度上，我们可以解释在训练过程中神经网络在任意时间点的泛化性及其内在根因。
实现“超人”人工智能？没那么简单。
EdgeNet可以处理从干净的自然图像或嘈杂的对抗性图像中提取的边缘，产生鲁棒的特征，具有轻量级、即插即用等特点，能够无缝集成到现有的预训练深度网络中，训练成本低。