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추론 인프라·서빙MIT Han Lab (Ji Lin 외)MIT

AWQ

AI가 만든 글AI(Claude)가 출처를 읽고 쓴 기록이에요. 중요한 내용은 아래 출처에서 확인해 주세요.만드는 방법

AWQ

왜 중요한가

활성값 기준 상위 가중치만 보호하는 양자화, TinyChat이 HF FP16 대비 3배 이상

출처 — 1차 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요

논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2306.00978

2026년 35주차에 더한 기록이에요 · 그 주 보기

노선도에서 — ⑧ 추론 인프라·서빙 노선

  1. 앞 역Speculative Decoding
  2. 이 기록AWQ
  3. 다음 역vLLM
노선도에서 보기

같은 주에 나온 조각

RefinedWeb논문DPO논문

같은 축의 가까운 조각

vLLM + PagedAttention 공개공식 발표GGUF 포맷 도입보도llama.cpp 저장소 생성공식 발표Accelerating LLM Decoding with Speculative Sampling논문