AGoQ:面向大模型训练的内存高效激活-梯度-优化器量化框架2026年6月17日·李佳琦· 0 分钟阅读时长 文档 PDF AGoQ 方法框架摘要回顾小论文撰写思路,总结论文研究工作主题内容、创新点,分享论文投稿经历及注意事项。日期2026年6月17日 08:30 — 09:15事件AGoQ:面向大模型训练的内存高效激活-梯度-优化器量化框架位置信达楼B座101会议室events最近更新于 2026年6月17日组会 研究分享 模型压缩 量化 Sina WeiboAuthors李佳琦 (he/him)硕士研究生2023年6月毕业于成都信息大学,获计算机科学与技术本科学位,2024年就读成都信息工程大学人工智能研究生。 ← 大模型驱动的均衡多模态知识图谱补全:LBMKGC 模型研究 2026年6月24日多类别无监督异常检测中的极简主义设计:Dinomaly 模型研究 2026年6月17日 →