Low-Discrepancy Dither for Quantized Recurrent State Caches
Esta tendência é relevante para empreendedores brasileiros de IA porque aborda um gargalo crucial: a quantização de estados recorrentes em modelos como Mamba, que são mais eficientes que Transformers para sequências longas. Com a crescente demanda por LLMs mais rápidos e com menor uso de memória, soluções que melhorem a precisão da quantização sem custo extra têm grande potencial de mercado, espec...
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