Pollard Weights 开源：按目标设备内存定制模型量化方案

WestWaters 在 GitHub 开源 pollard-weights，一套按目标设备 RAM/VRAM 预算构建模型量化的工具，通过 pollard-sensitivity 测量各张量的 KL 敏感度后分配比特，保护 attention、router 和 embeddings，压缩专家 FFN。一次测量分配可输出 GGUF、GPTQ、MLX、EXL3、MX/NVFP4 五种格式，配套 pollard-verify 真实重建校验。在 Qwen2.5-7B 和 14B 上，同尺寸 1-bit 混合精度比均匀 trellis 量化困惑度低约 14%；其误差反馈 GPTQ 在 4-bit 恢复约 46% 的 round-to-nearest 误差。