11:14官方账号arXiv cs.LG@Soosung Kim, Minjae Park, Eui-Young Chung, Jaeyong ChungGSRQ提出Gain-Shape K-means (GSKM)替代传统K-means,解决高维中欧氏质心收缩导致的方向偏差问题。在LLaMA-3-8B上,1-bit量化时LongBench平均准确率从11.34提升至33.54,比VQLLM提高22.20个百分点。该方法在保持向量方向的同时实现子1-bit压缩。AI模型GSRQGain-Shape Residual QuantizationKV缓存残差量化LLaMA-3-8B推荐理由:这篇论文搞了个GSRQ新量化方法,1-bit下比VQLLM准22个点,专门解决KV缓存压缩时的方向丢失问题。原文