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Erforsch, wie Selbstmodellierung die Maschineneffizienz und Teamarbeit verbessert.

Debloating-Software steigert die Geschwindigkeit und Sicherheit, indem sie überflüssigen Code entfernt.

Dieser Artikel überprüft die Zuverlässigkeit von Modellen bei der Analyse visueller Daten.

Die Auswertung der Auswirkungen von Decoding-Strategien auf die Leistung von LLMs.

Eine neue Methode mit Diffusionsmodellen verbessert die Effizienz und Effektivität der Chipplatzierung.

Tiled Bit Netzwerke optimieren Deep Learning Modelle für bessere Effizienz und Leistung.

Dieser Artikel stellt Minimax-Quantile vor, um bessere statistische Schätzungen zu erhalten.

Ein neuer Ansatz, um die Tail-Latenz in Anwendungen mit einem dynamischen Thread-Pool zu reduzieren.

Dieses Papier analysiert die Bedeutung von Auto-Tuning für AMD GPUs im Hochleistungsrechnen.

Die Kombination von LLMs und Prolog verbessert das Denken bei der Textgenerierung.

DropKAN verbessert die Leistung von KANs, indem es Probleme mit Dropout angeht.

Die Bedeutung und Schwierigkeiten bei der Bewertung von multimodalen KI-Modellen analysieren.

Techniken für bessere Wartung und Leistung von statischen Analysetools.

Diese Studie hebt die Verbesserungen von STR durch RoBERTa über verschiedene Sprachen hervor.

Dieser Artikel untersucht, wie konfiguraler Prozess dabei hilft, Objekte zu erkennen.

Ein neues Framework schätzt, wie gut Deep Learning Modelle auf verschiedenen GPUs abschneiden.

Entdecke, wie die Grösse des Wortschatzes die Leistung grosser Sprachmodelle beeinflusst.

Eine Studie zur Optimierung von RL-Agenten durch sorgfältige Auswahl von Trainingsinstanzen.

Methoden zur Optimierung der Leistung beim Training und der Inferenz grosser Sprachmodelle.

Kleinere Modelle, die auf bestimmte Bereiche wie Medizin zugeschnitten sind, haben grosses Potenzial.

Untersuche, wie Zelluläre Automaten die Dynamik von Mitarbeitern aufdecken und die Leistung in Organisationen beeinflussen.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von KI für Inhalte von Videospielen.

Neue Methode verbessert die Klassifikationsgenauigkeit und Anpassungsfähigkeit durch Fehlersuche.

Diese Studie analysiert die Leistung von neuronalen Netzwerk-Schaltungen und ihre Zuverlässigkeit.

Kombinierung von Matrixproduktzuständen und Chebyshev-Polynomen für eine effiziente Funktionsapproximation.

Eine Methode, um das Training von multimodalen grossen Sprachmodellen zu beschleunigen und gleichzeitig die Leistung zu verbessern.

Untersuche, wie die Mikrostruktur die Leistung von hyperelastischen Materialien beeinflusst.

Ein neuer Massstab verbessert das Verständnis von Modellen für lange Videos und Sprache.

Ein neuer Ansatz, um die Modellleistung und das Wissenserhalten zu bewerten.

Erforschung des Wechsels von Punktprodukten zu gelernten Ähnlichkeiten für bessere Abrufe.

Eine Studie zeigt, wie zusätzliche Denk-Schritte die RNN-Leistung in Sokoban verbessern.

SCALL passt die Einbettungsgrössen an, um bessere Empfehlungen bei weniger Speicherverbrauch zu liefern.

Diese Methode verbessert die Erstellung von Prompts für grosse Sprachmodelle und steigert die Gesamtleistung.

Die Herausforderungen der Fairness in KI für medizinische Bildgebung untersuchen.

Die Effektivität von RAG und lang-kontext LLMs bei der Textverarbeitung analysieren.

Neues Aktuator-Design verbessert die Fähigkeiten von Unterwasserrobotern, indem es Fischflossen nachahmt.

Lern, wie Agenten sich in Arbeitsumgebungen durch Motivation und Verträge gegenseitig beeinflussen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung des multimodalen Lernens mit fehlenden Daten.

Diese Studie untersucht die Einschränkungen der wiederholten ReLU-Funktion in neuronalen Netzwerken.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von neuronalen Daten über verschiedene Hirnregionen.