根据Google开发者博客，量化感知训练（QAT）技术通过优化模型性能并保持准确性，正在革新加密货币交易算法。此方法降低了计算成本，可显著提高高频交易环境中交易执行的速度。使用QAT使交易系统能够更高效地处理海量数据，为快速变化的加密市场提供竞争优势。

根据@sundarpichai的消息，最新版本的Gemma 3现在可以在单个桌面GPU上运行，这要归功于量化感知训练（QAT），该技术大幅降低内存使用，同时保持模型质量。专注于加密货币挖掘和AI模型部署的交易者可能会发现这一进步特别有益，因为它具有节省成本的潜力。

据@JeffDean称，原本只能在云H100 GPU上运行的Gemma 3 27B模型经过量化感知训练（QAT）优化后，现在可以在RTX 3090等家用GPU上运行。这一突破使得交易员和开发人员能够直接从桌面上利用该模型的高级功能，可能会影响算法交易效率和数据分析。有关优化详情和设置指南可通过@ollama获取。