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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.

HoSZp permite hacer cálculos eficientes en datos científicos comprimidos, mejorando los flujos de trabajo de análisis.

Descubre cómo los modelos de lenguaje en los dispositivos mejoran la velocidad y la privacidad.

Un nuevo método hace que usar modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles sea más eficiente.

Este artículo explora la cuantización cero disparo y sus aplicaciones en imágenes infrarrojas.

Nuevas estrategias simplifican la decodificación de códigos LDPC para comunicaciones más rápidas.

LLaMA3-70B tiene problemas únicos con la cuantización de 8 bits que afectan su rendimiento.

Descubre métodos eficientes para ajustar modelos de lenguaje grandes usando ruido gaussiano.

Nuevos métodos permiten el monitoreo de la presión arterial sin tener que pinchar, usando dispositivos portátiles.

Un enfoque innovador para comprimir modelos avanzados de manera eficiente sin perder rendimiento.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de generación de imágenes en dispositivos limitados.

Explorando conceptos clave e implicaciones del experimento Stern-Gerlach en física cuántica.

Un nuevo método se adapta a las señales de entrada, mejorando la precisión de la cuantización.