LLMの性能を維持したまま、重みを「1ビット（-1または1）」に極限まで圧縮し、ビット演算のみで推論を可能にする技術はどれか。

ニューラルネットワークの「学習の終わり」付近で；重みの更新をランダムに変動させ、より平坦な（平滑な）最小値へと誘導することで汎化性能を高める手法を何というか。