EMNLP

Activation Outliers in Transformer Quantization: Reproduction, Statistical Analysis, and Deployment Tradeoffs

Transformer量化中的激活异常：重现、统计分析与部署权衡

Pranav Kumar Kaliaperumal

机构 * University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校） 纠错

AI总结 本文研究了Transformer量化中的结构化激活异常问题，通过实验发现量化导致精度大幅下降，并提出混合精度和按嵌入组量化等缓解方法，强调通道意识精度分配的重要性。

Comments 10 pages, 3 tables. Reproducible study of transformer PTQ activation outliers based on Bondarenko et al. (EMNLP 2021, Qualcomm AI Research). Code: https://github.com/pranavkkp4/TransQuant-Edge

Generating Fine Details of Entity Interactions

生成实体交互的细节

Xinyi Gu, Jiayuan Mao

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于多模态大语言模型的方法，通过分解和细化过程提升图像中实体交互细节的生成质量。

Comments EMNLP 2025. Project Page: https://detailscribe.github.io/