一般情况下，我们聊到“大模型的量化”，想到的大概率是“把FP16转成INT8或INT4，从而降低显存、加速推理”。其实我觉得工程上没毛病，因为很少有人会去探索啥玩意是量化，但你要是放在算法岗的面试上，这样通常是不够的。面试官往往会继续追问：精度明明降低了，模型为什么还能正常工作？什么时候量化会失效？如果这时答不上来，基本就已经失分了。（我的答案放在文末）要把这个问题讲透，可以换一种更有层次的表达方式，从“是什么”到“为什么”，再到“什么时候不行”和“怎么选方案”，逐步展开。首先，从本质上看，量化并不复杂，它做的事情就是用更少的比特去近似表达原本的高精度参数。原本一个FP16权重用16bit表示...

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你对公司有什么了解你说一下你自己对于其他面试者的优势如果学校和公司冲突了你会怎么做(学校不回去就开除)必须得选一个。StringBuilder和StringBuffer的区别？voltail关键字类加载器垃圾回收器rabbitmq不丢失等等相关问题kafka和其他中间件技术选型mysql假设A有个字段被B引用了怎么从int改为charhashmap和hashtable的区别什么是死信队列给MySQL字段加索引的代码