diff --git a/WeeklyReports/Hackathon_8th/07_zeroRains/[WeeklyReports]2025.3.24~2025.4.6.md b/WeeklyReports/Hackathon_8th/07_zeroRains/[WeeklyReports]2025.3.24~2025.4.6.md
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--- /dev/null
+++ b/WeeklyReports/Hackathon_8th/07_zeroRains/[WeeklyReports]2025.3.24~2025.4.6.md
@@ -0,0 +1,40 @@
+### 姓名
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+卢林军
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+### 实习项目
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+大语言模型推理&服务化易用性提升专项
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+### 本周工作
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+本项目的主要工作是优化当前PaddleNLP大模型推理服务调用，本周主要工作如下：
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+1. 修复sm=86搜索GEMM cofig 和MOE cofig时，会因为搜索配置过程异常导致推理提前结束的bug。
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+相关 PR：
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+- https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/71944
+- https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/71549
+- https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/71963
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+2. 探索DeepSeekV2 在Group-Wise Weight Quant出现乱码的原因
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+在Qwen2中支持Group-Wise Weight Quant，推理300条数据无乱码出现，证明Group-Wise Weight Quant的实现基本没有问题。
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+DeepSeekV2不使用WeightOnly时不会出现乱码，使用Channel-Wise Weight Quant时也不会出现乱码，但使用Group-Wise Weight Quant的CPU和GPU Kernel均会出现乱码
+
+说明DeepSeekV2中调用Group-Wise Weight Quant，或者根据Quant Weight计算时调用有错误。
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+当前发现是非Expert和Shared Expert的部分使用是Group-Wise的Weight Quant，但Expert的部分仍然使用Channel-Wise的Weight Quant。需要将Expert的Weight Quant支持Group-Wise，并同时检查Quant Weight在Expert中的使用逻辑。
+
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+### 下周工作
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+1. 分析DeepSeekV2使用Weight Quant，以及使用Quant Weight计算的逻辑。
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+### 导师点评
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