摘要：本文提出DBellQuant框架，通过创新的双钟形可学习变换(LTDB)算法实现大语言模型(LLM)的高效训练后量化。该方法将单钟形权重分布转换为更适配二值化的双钟形分布，同时通过逆变换平滑激活值异常值。实验表明，DBellQuant在保持模型性能的同时，首次实现近1位权重压缩与6位激活量化。在LLaMA2-13B等模型上，其困惑度(14.39)显著优于现有方法(21.35)，为LLM的高效

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GLM-4.1V-Thinking是新一代开源视觉语言大模型（VLM），基于GLM-4-9B基座开发，支持多模态输入（最高4K分辨率图像/视频/PDF等）和64K长上下文。该模型通过RLCS强化学习显著提升推理能力，在28项评测中23项达到10B参数级别最佳。提供两种推理框架：transformers（灵活但较慢）和vLLM（高性能API服务）。微调方面，建议使用ZeRO-3策略避免训练异常，相比

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