AnyBCQ: Hardware Efficient Flexible Binary-Coded Quantization for Multi-Precision LLMs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Park, Gunho, Bae, Jeongin, Kwon, Beomseok, Kim, Byeongwook, Kwon, Se Jung, Lee, Dongsoo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Online

https://arxiv.org/abs/2510.10467