在人工智能技术快速发展的当下，如何让复杂模型在资源受限的环境中高效运行，成为科研人员关注的重点。华为诺亚方舟实验室的研究团队近期取得重要进展，他们通过创新量化技术，成功降低了世界模型的计算需求，同时保持了关键性能指标。这项研究以预印本形式发布在arXiv平台，编号为2602.02110v1，为AI技术在移动设备、嵌入式系统等场景的应用开辟了新路径。
世界模型作为AI系统的核心组件，其功能类似于人类大脑中的"预演系统"。以机器人整理房间为例，该模型能在虚拟环境中模拟数百种行动方案，评估不同路径的可行性。这种能力虽强大，但需要消耗大量计算资源。研究团队以DINO-WM模型为实验对象，发现其在执行50步连续预测时，计算负担会呈指数级增长，如同围棋高手同时推演数十种棋局变化。
量化技术的引入为解决这一难题提供了可能。该技术通过将模型参数从32位精度压缩至8位、4位甚至更低，显著减少存储需求。但世界模型的特殊性带来了独特挑战：其预测过程具有链式反应特征，初始环节的微小误差会通过多步推演被持续放大。研究团队形象地比喻，这如同计算复利时初始利率的微小偏差，经过多年累积会产生巨大差异。
实验过程中，研究团队系统评估了六种主流量化方法。RTN方法采用简单的四舍五入策略，在处理均匀分布数据时表现尚可，但面对复杂数值范围时效果欠佳。OMSE方法通过优化输出误差参数，在保持模型准确性方面表现突出。AWQ方法则聚焦关键权重，对影响预测结果的核心参数给予更高精度保护。SmoothQuant方法通过重新分配数值范围，有效缓解了极端值导致的量化困难。
权重量化实验揭示了多个重要发现。当采用8位精度时，所有测试方法均能维持原始模型性能，证明这是兼顾效率与效果的安全选择。在4位精度场景下，分组量化策略展现出独特优势，其通过将权重划分为多个小组分别处理，有效降低了局部误差的影响。特别值得注意的是"时间恢复"现象：某些4位量化模型在初期表现不佳，但随着预测步数增加，成功率反而逐步提升，显示世界模型具有自我修正能力。
激活值量化面临更大挑战，因其数值分布随输入内容动态变化。研究对比了不同量化粒度策略：按张量量化为整个参数矩阵使用统一参数，实现简单但适应性有限；按通道量化为每个通道单独计算参数，能更好处理通道间差异；按令牌量化虽理论上精度最高，但实际测试中表现不稳定，尤其在长序列推理中易产生累积误差。联合量化实验表明，W8A8（8位权重+8位激活）配置能稳定保持性能，而W4A4配置在长时间任务中表现波动明显。
解剖实验揭示了模型组件的差异化敏感性。编码器作为环境感知模块，其量化误差会直接导致整个系统性能崩溃，如同地图错误会误导所有路径规划。预测器则表现出较强容错能力，即使精度降低，系统仍可通过增加推理步数部分补偿性能损失。这种非对称特性为资源分配提供了重要依据：在极端资源约束下，应优先保证编码器精度，对预测器可采用更激进压缩策略。
不同任务场景对量化的敏感度存在显著差异。在Wall环境中，量化主要影响视觉表示质量，编码器精度下降会导致重构图像出现明显失真。而在PushT环境中，即使视觉表示看似正常，任务成功率也可能大幅下降，显示规划过程的数值稳定性更为关键。这种差异要求量化策略需根据具体任务特点进行调整，视觉敏感任务应重点保护编码器，动作敏感任务则需确保整个预测链路的数值稳定。
长期规划中的误差累积效应是研究团队关注的另一个重点。在严重量化条件下，目标函数优化过程会逐渐失效，如同迷雾中行走的旅人失去方向感。这种现象源于量化破坏了函数的连续性，使优化算法难以找到正确梯度方向。随着推理步数增加，这种破坏效应会被持续放大，最终导致整个规划过程失败。
基于系统性实验，研究团队提出了实用部署建议：权重量化优先采用8位精度，如需进一步压缩可选择4位分组量化策略；激活值量化推荐使用张量级统一参数；联合量化配置中W8A8是平衡性能与效率的最佳选择；资源分配应遵循非对称原则，重点保护编码器精度。这些建议为在资源受限设备上部署世界模型提供了具体指导，对移动机器人、自动驾驶等领域的技术落地具有重要参考价值。
该研究不仅提供了有效的量化方案，更深化了对世界模型特性的理解。研究发现，这类模型的鲁棒性呈现明显层次结构：表示层稳定性是基础，预测层具有一定自我修正能力。这种特性要求量化策略需兼顾单次推理精度与多步推理稳定性。研究还揭示了"时间恢复"等新现象，为开发更高效的压缩算法提供了新思路。完整技术细节和实验数据可通过arXiv编号2602.02110v1查询。
