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BrightFit mejora las sugerencias de cursos a través de un nuevo enfoque de recuperación en dos etapas.

Evaluando métodos para mejorar el rendimiento en contextos largos en modelos de lenguaje.

Avances en la predicción de la calidad del habla usando métodos eficientes para dispositivos móviles.

Un método para convertir datos continuos en una forma más simple y discreta.

Combinar la poda y la cuantización hace que la eficiencia de las DNN sea más fácil para dispositivos más pequeños.

Examinando técnicas de cuantización para mejorar el aprendizaje distribuido en diferentes estructuras de red.

Este artículo explora los beneficios de usar FP8 en el aprendizaje federado.

Estudiando cómo la cuantización afecta el rendimiento en diferentes idiomas.

GPTQT mejora la eficiencia y el rendimiento en la cuantización de modelos de lenguaje grandes, haciendo que la IA sea más accesible.

Este documento presenta un método para identificar y manejar memes dañinos de manera efectiva.

ISQuant ofrece un nuevo enfoque para la cuantización y el despliegue eficiente de modelos.

Evaluando la cuantización y el podado para optimizar modelos de DRL con recursos limitados.

Una mirada a las preocupaciones de seguridad de los modelos de lenguaje comprimidos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las Redes Neuronales Binarias bajo fallos.

Estudio de las simetrías carrollianas y sus implicaciones en la física moderna.

La investigación se centra en el comportamiento cuántico de ModMax, un modelo de electrodinámica modificada.

Un nuevo método que mejora el rendimiento del modelo a través de una gestión efectiva de los valores atípicos.

Nuevos métodos de aprendizaje profundo mejoran la eficiencia y calidad de la compresión de imágenes.

Este estudio mejora las mediciones de qubits usando aprendizaje automático y tecnología FPGA.

Entrenar DNNs en microcontroladores mejora la eficiencia y la privacidad en la tecnología inteligente.

Una visión general de los Lagrangianos regulares y su papel en matemáticas y física.

Este artículo examina cómo la cuantización puede mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de lenguaje Transformer.

MCU-MixQ mejora el rendimiento de los modelos de IA en microcontroladores al optimizar el uso de recursos.

Un estudio revela que el análisis de sentimientos mejora con LLMs locales y votación mayoritaria.

Técnicas para optimizar RNNs, enfocándose en Mamba y los desafíos de cuantización.

Modelos más pequeños ajustados a campos específicos, como la medicina, muestran un gran potencial.

Nuevo método mejora modelos de aprendizaje profundo para dispositivos con recursos limitados.

Una visión general de la creación de música MIDI y su potencial expresivo.

Métodos para acelerar la diarización de hablantes sin sacrificar la precisión.

Nuevos métodos buscan ejecutar modelos potentes en hardware limitado de manera eficiente.

Reduciendo el tamaño del modelo y mejorando la eficiencia con formatos de menor precisión.

Aprende métodos para optimizar modelos de lenguaje grandes y mejorar su rendimiento y eficiencia.

Usando LLMs para mejorar tareas de e-commerce a través de ajuste de instrucciones y cuantización.

Examinando cómo el número de antenas influye en el rendimiento de la comunicación MIMO de 1 bit.

Combinando HW-NAS y ACO para redes neuronales eficientes.

Explorando técnicas para mejorar el rendimiento de LLM durante la inferencia.

Un nuevo método mejora la eficiencia y el rendimiento de los modelos de lenguaje multimodal grandes.

Descubre cómo PQV-Mobile mejora los ViTs para aplicaciones móviles eficientes.

Una mirada a los principios y desafíos de la teoría de cuerdas.

La investigación ofrece nuevas perspectivas sobre los agujeros negros a través de un nuevo esquema de cuantización.