Quantization Lab

现代模型体积大且占内存。量化将权重从 32 位浮点降到更少位数（常见 8、4 甚至 1），缩小模型并加速推理。

核心权衡是准确率与效率。经过校准，低比特模型仍可保留大部分性能。

均匀对称: 围绕 0 缩放，简单且硬件友好。

均匀非对称: 平移范围以适配非零分布。

动态范围（按行）: 每行使用独立尺度，提高异质矩阵保真度。

对数 / 二值 / 三值: 极端压缩以换取效率，但失真更大。

1. 生成随机矩阵或设置密度。
2. 选择量化模式和比特宽度。
3. 应用量化并查看 MSE、PSNR 与误差热图。