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哈工大与NUS联合提出视频世界模型量化框架QuantWM
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AI 综述
2026年10月7日，哈尔滨工业大学（深圳）与新加坡国立大学联合提出面向视频世界模型的免训练 2-bit KV Cache 量化框架 QuantWM，最高实现 6.20 倍压缩。该框架通过量化敏感性感知聚类（QSAC）与主子空间注意力补偿（PSAC）保护注意力计算，有效解决了量化导致的画面时序闪烁与模糊失真问题。实验已在 Matrix-Game-2、LingBot-World-v2 等五种模型上验证了其在画质与时序稳定性方面的显著改善。
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最新进展10月7日 15:40
哈工大与NUS联合提出免训练2-bit量化框架QuantWM，最高实现6.20倍压缩。报道时间线
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10月7日
- AITNT · AI头条面向视频世界模型的免训练 2-bit KV Cache 量化框架 QuantWM 诞生
哈尔滨工业大学（深圳）与新加坡国立大学联合提出视频世界模型免训练 2-bit KV Cache 量化框架 QuantWM，最高实现 6.20 倍压缩。该框架通过量化敏感性感知聚类（QSAC）与主子空间注意力补偿（PSAC）保护注意力计算，有效解决了量化导致的画面时序闪烁与模糊失真。实验在 Matrix-Game-2、LingBot-World-v2 等五种模型上验证了画质与时序稳定性的显著改善。
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