什么是循环状态写回（recurrent-state write-back）？
指循环网络低精度推理中存储量化状态并在下一步返回时采用的规则；该规则会影响后续计算。
When Quantization Breaks Memory: Recurrent-State Write-Back in Low-Precision Temporal Inference
（翻译）当量化破坏记忆：低精度时间推理中的循环状态写回
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.04490: When Quantization Breaks Memory: Recurrent-State Write-Back in Low-Precision Temporal Inference
AI 摘要
该论文研究低精度循环推理中量化状态存储的影响，提出“循环状态写回”概念。针对荧光寿命成像的GRU模型，固定权重下用4比特状态存储替代连续传播，使τ1和τ2误差增加约70倍和300倍；误差反馈、残差记忆和方向记忆可在不重训时恢复精度。LSTM实验重现该现象，且细胞状态比隐藏状态对量化更敏感，说明状态存储接口是量化循环推理设计的关键。
AI 问答
论文中4比特状态存储导致GRU模型参数估计误差增加多少？
在固定模型中，确定性4比特状态存储使短寿命分量τ1和长寿命分量τ2的估计误差分别增加约70倍和300倍。
不重新训练的情况下，哪些机制能恢复精度？
误差反馈、残差记忆和方向记忆可以携带被抑制更新的信息跨时间传递，从而恢复精度。
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