연구진이 스파이킹 비전 트랜스포머(SViT) 모델 압축을 위한 자동 양자화 프레임워크 AQ4SViT를 제안했어요. AQ4SViT는 정확도와 메모리 간 균형을 고려하는 양자화 설정 탐색 전략과 성능 예측을 위한 검색 게이팅 정책을 사용해요. Greedy 탐색은 빠른 속도를 제공하지만 Beam 탐색은 더 넓은 탐색 공간으로 더 나은 성능을 보이며, 모두 ImageNet 데이터셋에서 원래 모델의 정확도 1.5% 이내를 유지했어요.