🚀 AutoRound 携手 SGLang：高效量化模型推理新纪元
Intel Neural Compressor 团队宣布 AutoRound 与 SGLang 正式合作，支持低比特量化以实现高效 LLM 推理。AutoRound 通过符号梯度优化技术，实现 INT2-INT8 等低比特量化，在 INT2 精度下相对准确率提升高达 2.1 倍，量化 72B 模型仅需 37 分钟。集成后，开发者可直接在 SGLang 运行时部署量化模型，显著降低延迟。该方案支持多种架构、设备和格式，社区下载量超 200 万。未来将优化 MXFP4/NVFP4 和混合比特量化，推动多模态和代理任务部署。（128 字）