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PACE提出四位线性注意力状态量化
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月23日，Reddit r/LocalLLaMA发布的报道介绍PACE，一种无需微调的后训练四比特状态量化器。该方法每隔数个生成 token 才舍入循环状态，并通过通道内共享量化 scale 降低量化误差。在四个4B至35B混合模型上的测试中，混合四比特和八比特 heads 的PACE以约三分之二内存与八比特DAMP竞争；全四比特版本在相同内存下得分高于Q-Mamba，并保留buffer带来的解码加速。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月23日 13:35
PACE测试显示其可接近八比特量化效果并保留解码加速。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- Reddit · r/LocalLLaMAPACE：四比特循环状态的周期性通道对齐编码
PACE 提出一种无需微调的后训练四比特状态量化器，每隔数个生成 token 才舍入循环状态，并通过通道内共享量化 scale 降低误差。四个 4B 至 35B 混合模型上的测试显示，混合四比特和八比特 heads 的 PACE 在约三分之二内存下可与八比特 DAMP 竞争，全四比特版本在相同内存下得分高于 Q-Mamba，同时保留 buffer 带来的解码加速。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月23日 14:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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