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Service Weaver vereinfacht den Bau von cloud-nativen Anwendungen, indem es die Komplexität reduziert.

TREACLE hilft Nutzern dabei, die besten Sprachmodelle im Rahmen von Budget- und Zeitlimits auszuwählen.

Datenvisualisierung vereinfacht die Datenanalyse und verbessert die Entscheidungsfindung für Organisationen.

Eine neue Methode, um die Speicherkosten in Rechenzentren effektiv zu senken.

Lerne, wie physikalisch nicht klonbare Funktionen die Sicherheit in der Public Key Infrastruktur verbessern.

Ein neues System verbessert die Funktionsplanung und das Ressourcenmanagement im serverlosen Computing.

Ein Blick auf Echtzeit-Überwachungsmethoden für Systemleistung und Sicherheit.

Lern, wie Stack-Traces die Fehlersuche in der Softwareentwicklung verbessern können.

Federated Learning sieht sich neuen Vergiftungsangriffen gegenüber, die die Sicherheit der autonomen Technologie bedrohen.

Das CALRec-Framework verbessert Empfehlungen mit grossen Sprachmodellen und sequenziellen Daten.

Eine klare Anleitung zur Softwarearchitektur und ihrem Einfluss auf Designentscheidungen.

Eine neue Methode bringt erhebliche Risiken für die Privatsphäre im föderierten Lernen mit sich.

Ein neues Framework verbessert die Leistung von Sprachmodellen auf begrenzten Geräten.

Dieser Artikel untersucht moderne Methoden zur Erkennung von Malware mit Deep Learning und innovativen Technologien.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von Empfehlungssystemen für ein besseres Nutzererlebnis.

Ein Blick darauf, wie Seitenkanalangriffe kryptografische Schlüssel angehen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Dokumentenretrieval durch optimierte Indizierung.

Diese Studie untersucht Methoden, um die Sicherheit von Plugins in der Softwareentwicklung zu verbessern.

KI-Systeme stimmen immer mehr darin überein, wie sie Daten darstellen.

Ein Blick auf das CAP-Prinzip und seinen Einfluss auf grosse Sprachmodelle.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit von Modellen, bestimmte visuelle Informationen zu vergessen.

Eine Analyse des sich entwickelnden NFT-Marktes und seines Handelsverhaltens.

Ein neuer Ansatz nutzt LLMs, um Benutzerempfehlungen effektiv zu verbessern.

In diesem Artikel geht's um die Bedeutung und Strategien zur Sicherung von Software-Lieferketten.

CXL-Speicher steigert die Kapazität und Effizienz für anspruchsvolle Anwendungen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit der Kanalabschätzung in MIMO-Systemen unter Verwendung von Ein-Bit-Quantisierung.

Untersuchen, warum grössere Modelle beim In-Context-Lernen im Vergleich zu kleineren Schwierigkeiten haben.

FedGELA geht Herausforderungen im föderierten Lernen mit teilweise klassenfremden Daten an.

Mamba-2 kombiniert SSMs und Transformers für eine bessere Effizienz bei Sprachaufgaben.

Untersuchung des Einflusses der Qualität des Kalibrierungssatzes auf die Leistung von LLM nach der Quantisierung.

Eine Analyse der Hardwareanforderungen für das effiziente Ausführen von grossen Sprachmodellen.

Die Effektivität von In-VR-Fragebögen für bessere Feedbacksammlung erkunden.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz beim Handling von Anfragen für LLMs.

CF-Diff kombiniert kollaboratives Filtern und Diffusionsmodelle für bessere Empfehlungen.

Untersuchen, wie LLMs den Zugang zu Daten und die Interaktion verändern.

Hier ist MoeSumm: ein flexibles und effizientes Zusammenfassungsmodell.

Neue Algorithmen verbessern die Leistung und den Speicherbedarf bei der Analyse von Streaming-Daten.

Die Rolle von selbstüberwachtem Lernen bei der Weiterentwicklung der drahtlosen Kommunikation erkunden.

Untersuchen, wie LLMs sich anpassen und kontinuierlich durch internes und externes Wissen lernen.

Neue Erkenntnisse zu QAOA verbessern das Verständnis und die Optimierungsmöglichkeiten.