本研究提出了一种渐进细到粗重建（PFCR）方法，以解决视觉变换器（ViTs）在后训练量化（PTQ）中低位量化性能下降的问题。该方法使3位量化的ViT-B模型Top-1准确率显著提升至75.61%。