InternVL

CalibQuant團隊在InternVL-2.5模型上提出了一種1比特量化方法，通過校準策略緩解了低比特數量化帶來的失真問題。實驗結果顯示，在多種任務和内存限制下，該方法相比基線有顯著的性能提升。