受 Kimi K2 团队启发，SGLang RL 团队成功落地了 INT4 量化感知训练（QAT） 流程方案。通过 “训练端伪量化 + 推理端真实量化（W4A16）” 的方案组合，我们实现了媲美 BF16 全精度训练的稳定性与训推一致性，同时 INT4 极致压缩也将 1TB 级超大模型的采样任务容纳于 ...
受 Kimi K2 团队启发，SGLang RL 团队成功落地了 INT4 量化感知训练（QAT） 流程方案。通过“训练端伪量化 + 推理端真实量化（W4A16）”的方案组合，我们实现了媲美 BF16 全精度训练的稳定性与训推一致性，同时 INT4 极致压缩也将 1TB 级超大模型的采样任务容纳于 ...
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