标签：崩坏

2026-03-05andy阅读(52)评论(0)

背景 在端侧 AI 部署中，INT8 量化是性能优化的必经之路。但开发者常遇到这样的怪事：同一套浮点权重，在 ncnn 下量化后精度尚可，但在 MNN 下却出现预测结果完全不可用的“崩坏”现象。这并非框架本身的 Bug，而是由量化标准实现、...

2026-02-07andy阅读(94)评论(0)

在深度学习模型部署到边缘设备或服务器时，模型量化（如 INT8）是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。然而，对于大型语言模型（LLM）和现代 Transformer 架构，直接使用传统的后训练量化（PTQ）方法往往会导致显著的精度下降，甚...