Neuste Artikel für Technologische Innovation

Eine Methode zur Erzeugung von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten für das Fine-Tuning von Sprachmodellen.

Eine neue Methode beschleunigt die Antworten von grossen Sprachmodellen durch die Wiederverwendung des KV-Caches.

Forscher untersuchen Quantenalgorithmen, um das Max-Cut-Problem effizient zu optimieren.

Eine neue Methode ermöglicht den Transfer von LoRA-Modulen mit synthetischen Daten, wodurch die Abhängigkeit von Originaldaten minimiert wird.

Forscher verbessern Kerr-Katzen-Qubits und steigern die Zuverlässigkeit für zukünftige Quantencomputer.

Neue Ansätze verbessern die drahtlose Leistung in Mehrbenutzerumgebungen.

Techniken zur Verbesserung der Effektivität von Sprachmodellen in verschiedenen Sprachen.

VeLoRA optimiert den Speicherverbrauch beim Trainieren grosser Modelle, ohne die Leistung zu verlieren.

Ein neuer Ansatz, um die Leistung der Video-Objekt-Segmentierung über verschiedene Datenquellen hinweg zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert Sprachmodelle, indem sie aktiv nach vielfältigen Antworten sucht.

Neue Methode geht Herausforderungen im maschinellen Lernen ohne Labels an.

Untersuchung der Rolle der Ladungsdynamik bei der Verbesserung der Leistung von Quantenpunkten.

Eine neue Methode für kontinuierliches Lernen in KI-Systemen, die das Behalten von Wissen verbessert.

Eine neue Methode, um die Effizienz von Sprachmodellen zu steigern und Kosten zu senken.

CCIL bietet einen neuen Ansatz, um das Lernen von Robotern durch korrigierende Labels zu verbessern.

MEMoE verbessert das Editieren von Modellen für Sprachmodelle und sorgt dafür, dass Updates schnell und genau sind.

ETHER bietet eine kostengünstige Möglichkeit, grosse Machine-Learning-Modelle fein abzustimmen.

Ein neuer Ansatz verbessert Sprachmodelle, indem er sich auf menschliche Vorlieben bei der Textgenerierung konzentriert.

PadFL verbessert das Teilen von Modellen und die Effizienz über verschiedene Gerätefähigkeiten hinweg.

Ein neuer Massstab zur Bewertung von LLMs bei Cybersecurity-Aufgaben.

Neue Methode erhöht die Geschwindigkeit der Texterzeugung durch adaptive Kandidatenauswahl.

Wir stellen föderiertes dynamisches Durchschnittsverfahren vor, um die Kommunikation im verteilten Deep Learning zu verbessern.

Neue Methoden zielen darauf ab, eine sichere und hochwertige Texterzeugung aus Sprachmodellen zu gewährleisten.

SpaFL verbessert die Kommunikation und Berechnung im föderierten Lernen und schützt dabei persönliche Daten.

Dieser Artikel bespricht ein Modul, das Reinigungsprotokolle auswählt, um die Qualität von verschränkten Paaren zu verbessern.

PyJuice verbessert die Geschwindigkeit und Speichereffizienz von probabilistischen Schaltungen für maschinelles Lernen.

FlexKalmanNet verbessert die Raumfahrzeugnavigation, indem es aus Daten lernt.

Ein neues Framework optimiert die Puls-Generierung für eine bessere Leistung von Quanten-Schaltungen.

Eine Methode zur Erstellung von hochwertigen Panoramabildern aus verschiedenen Eingabetypen.

Neues Modell verbessert die Vorhersagen von Objektinteraktionen mit Videos und Bildern.

Ein innovatives Modell zur Verbesserung der Genauigkeit der Kardinalitätsschätzung in Datenbankabfragen.

MultiEdits ermöglicht gleichzeitige Bildänderungen durch Textbefehle, was Effizienz und Qualität verbessert.

Eine neue Methode verbessert das Teilen von Daten zwischen autonomen Fahrzeugen für mehr Verkehrssicherheit.

ReSaQuS verbessert die Effizienz von Quanten-Suchen durch innovative Ressourcenmanagement-Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Qualität von Bild- und Videoerstellung.

Ein Blick auf Modelle, die ohne Matrixmultiplikation arbeiten, um eine bessere Effizienz zu erreichen.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit in der Quanten-Schlüsselverteilung durch den Einsatz von Täuschzustands-Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Codegenerierung für spezialisierte Programmiersprachen.

Forschung zu Near-Field Beamforming hat das Ziel, drahtlose Kommunikationssysteme zu verbessern.

Neues Framework senkt den CO2-Ausstoss beim Design von Deep-Learning-Modellen.