frontier-aware

本文提出了FAIR-Calib，一种用于扩散大语言模型的两阶段训练后量化框架，解决了迭代精炼过程中令牌提交的不稳定性问题。在低比特量化下，它在LLaDA和Dream模型上取得了最先进的结果。