哈工大深圳与NUS提出QuantWM量化框架

2026年10月7日，机器之心报道，哈尔滨工业大学（深圳）iLearn-Lab 与新加坡国立大学 LV-Lab 的研究团队提出面向视频世界模型的免训练 2-bit KV Cache 量化框架 QuantWM。报道称，该方法从注意力保护角度出发，在五种模型上显著改善量化后的视频质量，同时实现最高 6.20 倍 KV Cache 压缩。实验设置方面，报道称采用 8 个主方向，并将补偿系数量化为 INT8，以控制额外存储开销；两项设计均使用已经生成内容的历史 Query 统计，不需要重新训练模型，能够直接接入视频世界模型的生成流程。目前该报道为事件的最新进展，尚无后续跟进报道。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。