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PACE：线性注意力模型的四比特状态量化方法
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AI 综述
2026年10月21日，Hugging Face Daily Papers 报道了 PACE，一种面向四比特循环状态的事后状态量化器，采用分段与通道对齐编码。报道称，PACE 不再每生成一个 token 就对状态舍入，而是每隔几个 token 舍入一次，中间生成的 token 暂存于小缓冲区，以此减少状态中累积的误差。目前该报道仅介绍了方法思路，未披露量化精度、速度或内存等实验结果，也未提及与其他量化方法的对比。
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最新进展10月21日 08:00
新报道介绍 PACE 采用分段与通道对齐编码，每隔几个 token 舍入一次状态以减少误差。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- Hugging Face Daily PapersPACE：面向四比特循环状态的分段与通道对齐编码
PACE 是一种事后四比特状态量化器，不再每生成一个 token 就舍入状态，而是每隔几个 token 舍入一次，中间生成的 token 暂存于小缓冲区，从而减少状态中累积的误差。
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