深度分析 可證明的後訓練量化:OPTQ 與 Qronos 的誤差上界理論分析 後訓練量化是降低深度模型資源需求的關鍵技術。研究提出 OPTQ 與 Qronos 的誤差上界,說明迭代量化過程與正則化參數的影響,並證實特徵排序與參數選取的合理性,為實務應用提供理論依據。