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模型量化感知训练（Quantization-AwareTraining,QAT）是在模型训练（或微调）阶段引入「伪量化」算子来模拟低比特推理误差，从而使权重在被最终量化为INT8、INT4等低精度格式后仍能保持接近浮点精度的方法。