低精度浮点数的惊人特性再次成为新闻热点！ 这些数值格式在大型神经网络中很常见，但对大多数程序员来说却是陌生的。 上周我和 @klyap_ 一起制作了这个小小的可视化工具：https://t.co/ntHlazyDmK。
您可以使用 https:quant.exposed @OpenComputePrj 的微缩放格式 (MX) 规范中量化浮点数的值和位模式——包括 fp8 和 fp6 的两种变体、仅缩放的 e8m0 格式以及极小的 fp4。
本页面很大程度上受到了 @BCiechanowski 的 https://t.co/Njoqpes7float.exposed浮点格式。 Bartosz 在这里写了一篇很棒的配套文章，介绍了这个工具：https://t.co/OdKCVxU8Ad。
这个项目也启发了 @b0rk 的 https://t.integer.exposed
在处理位串（手写汇编、IP 地址）时，公开的整数和浮点数工具非常有用。 我希望 https://t.co/4PJvda0eDy 对那些摆弄量化浮点数的人也同样有帮助！