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在深度学习模型中，大部分参数和计算都需要非常高的精度。但研究发现，在推理阶段，模型并不总是需要这么高的精度。很多时候，我们可以用更小的、更简单的数字来近似表示这些参数，而模型性能（如准确率）的损失却非常小，甚至可以忽略不计。