为提高性能，AI模型的权重值可把浮点数作整型化处理如Int8。这篇论文（The Era of 1-bit LLMs:All Large Language Models are in 1.58 Bits）的研究成果直接把权重简化到1.58位（即㏒₂³位，取值范围：-1，0，1），而模型推理的精度不降低。这个研究成果令人鼓舞和激动👍👍
1.58位的极简权重值将极大降低计算和能耗成本，但精度不降低还是令人将信将疑，或者说精度不降低的场景范围有限🤔。就好比黄金冶炼，纯度小数点后的9降低一位，成本指数级下降，但毕竟纯度下降了。
