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【GitHub开源项目实战】 BitNet 实战解析：微软开源的 1-bit 量化推理模型全流程复盘
BitNet 是微软在低比特推理方向的重要突破，采用创新的 1-bit 量化 Transformer 架构，实现更高效的模型压缩与推理加速。相较于传统全精度模型，BitNet 在极端低比特率下依然保持了极强的语言建模能力，并显著降低了推理内存与能耗需求，具有极强的工程应用价值。本文围绕 BitNet 官方开源仓库展开，系统解析其模型设计逻辑、量化实现细节、训练推理策略与部署路径，重点展示如何从源码出发进行本地运行、性能验证与企业级集成，帮助工程团队全面理解 BitNet 的核心机制与优化空间。
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- caimouse
- 在IT行业有20多年的经验。拥有20多年的C和C++开发经验，5年以上Python开发经验,资深数据库开发、上百G数据库优化经验。曾经任职嵌入式工程师、P2P开发工程师、银行信用卡交易系统工程师、全自动化电池测试部门经理。
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