SigmaScale通过学习辅助缩放矩阵S改进基于截断SVD的大语言模型压缩。该方法在激活感知压缩损失下优化两组向量，定义对角行和列缩放变换。学习缩放降低了权重矩阵的有效内在秩（有效秩熵减少），且降低幅度与压缩损失强相关。在Llama 3.1 8B Instruct和Qwen3-8B上的实验表明，SigmaScale在困惑度和零样本基准上与当前最先进SVD压缩方法竞争力相当，在特定任务上表现出优势，成为降低LLM推理计算成本的有效选项。