La cuantificación juega un papel crucial en la implementación de modelos de redes neuronales en hardware con recursos limitados. Sin embargo, los métodos actuales de cuantificación presentan problemas como la gran pérdida de precisión y la pobre generalización para tareas complejas. Estos problemas representan obstáculos para la aplicación práctica del aprendizaje profundo y de grandes modelos de lenguaje en sistemas inteligentes.