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Zicheng Kong

ACL 2026ECCV 2026对齐与偏好多模态效率与系统可解释性评测与基准
新星分新星
60
一作贡献30
核心/参与5
方向广度13
合作网络3
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ECCV 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #3/7ACL 2026Poster· Natural Language Processing

SCVQ : Sparse-Compensated Vector Quantization for Large Language Models

Zixuan Zhou · Yujun Diao · Zicheng Kong · Dehua Ma · Zhenbo Xu · Pei Pei Li · Zhaofeng He

摘要

Large Language Models (LLMs) are primarily constrained by memory and bandwidth bottlenecks during deployment. Although Vector Quantization (VQ) has emerged as a promising solution, existing methods incur inference overhead due to massive codebook storage and intensive index lookups. Moreover, the...

效率与系统可解释性评测与基准OpenReview 项目页

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