Ling Team 在 arxiv 发表论文，重新思考 FP4 预训练中的格式选择。研究发现，主流 E2M1 格式存在先天 Shrinkage Bias，导致数值量化时左右 rounding bin 不对称，该 bias 在训练中累积拖慢收敛。相比之下，E1M2/INT4 这类 uniform 格式在配合 Random Hadamard Transform（RHT）后，更高的 bucket 利用率能转化为实际量化质量收益，收敛表现优于 E2M1。团队提出 UFP4 方案：在 E1M2/INT4 下为三种 GEMM 操作数启用 RHT，并将 SR 用于 dy 量化。研究认为，细粒度量化与 RHT 引入后，FP4 训练已转向“局部分辨率主导”，uniform 4-bit 格式的价值应被重新评估。