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RC-FED reduce los costos de comunicación mientras mantiene la calidad del modelo en el aprendizaje federado.

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Un nuevo algoritmo mejora la coordinación entre nodos bajo límites de comunicación.

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AXE mejora el rendimiento del modelo mientras minimiza el desbordamiento en la cuantización con conciencia del acumulador.

Un nuevo chatbot ayuda a los estudiantes con preguntas de opción múltiple de STEM.

P4Q combina ajuste fino y cuantización para un mejor rendimiento de modelos visuales-linguísticos.

Optimizando DNNs con cuantización en potencias de dos para dispositivos con recursos limitados.

Los métodos innovadores buscan hacer que los modelos de lenguaje grandes sean más eficientes y fáciles de usar.

Los modelos de 1 bit muestran un gran potencial en la eficiencia y rendimiento del aprendizaje automático.

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QuanCrypt-FL mejora la seguridad en el Aprendizaje Federado usando técnicas avanzadas.

Un nuevo método mejora las búsquedas AKNN para más velocidad y precisión.

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Los super pesos son clave para el rendimiento y la eficiencia del modelo de lenguaje.

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ASER ofrece una manera de mejorar los modelos de lenguaje cuantizados sin perder rendimiento.

Estrategias innovadoras para ejecutar IA avanzada en dispositivos móviles.

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Los LLM más pequeños ofrecen ayuda, pero tienen problemas de calidad significativos en la generación de código.

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Manteniendo las conversaciones de IA seguras sobre la marcha con Llama Guard.

Las técnicas de compresión de modelos permiten que modelos pesados funcionen sin problemas en dispositivos más pequeños.

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Un estudio que muestra una arquitectura híbrida para mejorar el rendimiento de las SNN y la eficiencia energética.

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Conoce Anda, un nuevo método para gestionar datos de activación en LLMs.

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Una mirada a los hadrones y sus interacciones usando cromodinámica cuántica en red.

QABBA simplifica el análisis de datos de series temporales para obtener insights más claros.

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