本研究提出了一种新颖的自适应后训练量化算法StableQuant，显著优化了语音基础模型的量化性能。该算法将模型尺寸缩小至四分之一，并在8位量化下保持字错误率低于0.3%，同时提升推理速度。

本研究探讨了在联邦学习中提高梯度通信效率的量化算法，如FTTQ、T-FedAvg和DAdaQuant。通过随机梯度量化和压缩技术，显著降低通信成本并提升学习效率，同时确保模型的准确性。研究分析了通信成本与模型性能之间的权衡，并提出了加速收敛速度的有效解决方案。

本文研究了无线联邦学习中的物理层量化和传输方法，提出了多种量化算法以提高通信效率和降低能耗。实验结果表明，自适应量化策略能够在保持模型准确性的同时显著减少通信比特数，并加速收敛速度。此外，研究探讨了量化误差对收敛时间的影响，并提出了优化能耗和性能的联合设计方法。