обучении до развертывания, а также трудности, связанные с итерацией и персонализацией моделей. Полноценный подход OPPO включает модульную структуру обучения с квантизацией и настройкой (QAT, Quantization-Aware Training), объединяющую разреженное обучение, QAT с учетом вытеснения и ускорение декодирования. Автоматизированный пайплайн QALFT (Quantization-Aware Low-Frequency Training) охватывает подготовку данных, PTQ (Post-Training Quantization)/QAT, тонкую настройку QALFT, проверку точности и профилирование производительности на платформах MTK и Qualcomm. Оптимизация нулевого порядка с использованием разреженных возмущений позволяет выполнять обучение на устройстве для персонализации, сохраняющей конфиденциальность. Эта практика уже применена в более чем десяти вертикальных бизнес-сценариях, поддерживая быструю итерацию возможностей бортовых агентов. Будущие направления включают эффективное внимание и управление KV-кэшем для более длинных контекстов, квантизацию с меньшей разрядностью, а также унифицированную оптимизацию мультимодального понимания и планирования агентов. Конференция пройдет 21-22 августа 2026 года, в ней примут участие более 50 экспертов из ведущих технологических компаний.