연구진이 EdgeRazor라는 새로운 프레임워크를 개발했어요. 이 프레임워크는 증류 과정을 통해 모델의 로짓 확률 분포를 저비트/혼합 정밀도 특징으로 변환해요. 기존 양자화 방식보다 계산 비용은 높지만 QAT보다 훨씬 적고, 극도로 낮은 파라미터 정밀도에서도 더 나은 성능을 보여줘요. 기존 양자화와 달리 내부 표현 방식이 다르기 때문에 llama.cpp 같은 추론 구현을 수정할 필요가 없어요.