ResCom：激活残差补偿的LLM量化方法

2026年10月28日，Ning Yang等作者在arXiv人工智能板块提交预印本论文，提出名为ResCom的低秩校正方法，用于修正大语言模型低比特量化中的激活舍入误差。据该论文，ResCom利用激活舍入残差补偿量化后产生的层输出误差，并通过输出感知校准以闭式解选取残差方向，无需梯度训练，也不改动已校准权重。目前该工作处于预印本发布阶段，报道未提及后续实验评测、开源代码或同行评审进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。