面向低比特 Mamba 超分的硬件友好 Token-Group 激活量化

针对 Mamba 超分模型低比特训练后量化中 selective scan 导致不同空间 token 激活范围差异大的问题，研究者提出 Token-Group Quantization 框架，用轻量预测器从 pre-scan 特征推断分组，静态选取离线校准的分组裁剪边界表，无需运行时统计或 post-scan 分组。