Neuste Artikel für Wissensverdampfung

Eine Studie zur Verbesserung der automatischen Spracherkennung für arabische Dialekte mit effizienten Modelltechniken.

Die Rolle des selbstüberwachten Lernens in der Sprachverarbeitung und die Herausforderungen dabei erkunden.

Eine Methode, um Schüler-Modelle mit Erkenntnissen von stärkeren Lehrer-Modellen zu verbessern.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Effizienz bei Modellen zum Verstehen von Dokumenten zu verbessern.

Ein neues Framework geht Herausforderungen bei der Wissensdistillation für langgestreckte Daten an.

Eine neue Methode verbessert das federierte Lernen, indem sie nur ein Bild für das Training verwendet.

Eine neue Methode kombiniert hyperspektrale und multispektrale Bilder für eine verbesserte Qualität.

Lern, wie RoCoIn die Effizienz bei der Zusammenarbeit von IoT-Geräten verbessert.

Ein neuer Ansatz ermöglicht es schwächeren Geräten, am föderierten Lernen teilzunehmen.

Neue Methoden verbessern Sprachmodelle für Sprachen mit begrenzten Daten.

Ein neues Modell verbessert die Aktionskennung in dunklen Umgebungen mithilfe von Video-Transformer-Technologie.

Diese Studie untersucht LLMs als kostengünstige Alternative zur Textklassifikation.

Forschung zur Verbesserung des Wissensaustauschs in ressourcenlimitierten Smart Devices.

Ein neuer Ansatz verbessert die Temperaturanpassung bei der Wissensdistillation für ein besseres Modeltraining.

Ein neuer Rahmen, der die Leistung von MLP bei der Graphklassifizierung mithilfe von GNN-Wissen verbessert.

AdaDistill verbessert die Gesichtserkennung, indem es den Wissenstransfer zwischen Modellen optimiert.

Erforschung der Optimierung von DNNs für Geräte mit begrenzter Energieversorgung.

Eine neue Methode verbessert die Leistung und Effizienz von Sprachmodellen.

Diese Studie verbessert das Transferlernen, indem sie die Lernraten für jede Schicht optimiert.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit in der medizinischen Bildanalyse mit begrenzten Daten.

Eine neue Methode verbessert die Bildklassifikation durch topologische Datenanalyse und Wissensdistillation.

CADE verbessert die Audioerkennung gegen sich entwickelnde Spoofing-Bedrohungen mit kontinuierlichen Lerntechniken.

Ein neues Framework verbessert die ASR-Leistung mit begrenzten Daten und Ressourcen.

Die Untersuchung von symbolischem Wissensdistillieren in grossen Sprachmodellen für mehr Klarheit und Nutzen.

Forscher finden Wege, um die Grösse von Intent-Detection-Modellen zu reduzieren und dabei die Genauigkeit zu erhalten.

Entdecke, wie Routing-by-Memory die MLP-Leistung in Graph-Neuronalen-Netzen verbessert.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Tumorerkennung mit schwach überwachten Lerntechniken.

Ein neues Verfahren verbessert die kamera-basierte 3D-Erkennung mit LiDAR und präzisen Labels.

Ein genauerer Blick auf Methoden, um sicherzustellen, dass LLMs vor Missbrauch geschützt sind.

Forschung zeigt, wie MBR-Dekodierung die Übersetzungsqualität in kleineren Modellen verbessert.

Eine neue Methode verbessert den Wissenstransfer in neuronalen Netzen.

Ein neuer Ansatz, um das kontinuierliche Lernen mit Prompts und Wissensdestillation zu verbessern.

Technologie nutzen, um medizinische Notfallverfahren zu verbessern und Einsatzkräfte zu unterstützen.

Diese Studie untersucht Methoden, um kleinere Sprachmodelle effektiv und kostengünstig zu erstellen.

Neues Framework verbessert Knowledge Distillation, indem es sich auf schwierige Samples konzentriert.

DDK verbessert die Wissensdistillation und macht kleinere Sprachmodelle effizienter.

Eine neue Methode verbessert die Aktivitätserkennung mit tragbaren Sensoren und KI.

Ein neues Framework verbessert die RTL-Code-Generierung durch Datensatz-Erweiterung und Selbstreflexion.

Diese Forschung verbessert das Tracking mehrerer Objekte, indem sie DINOv2-Funktionen nutzt, um FairMOT zu pushen.

Qualitätskontrolle verbessern durch bessere Erkennung von logischen Anomalien in Produkten.