Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Un método para el aprendizaje automático colaborativo manteniendo los datos privados.

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SpaFL mejora la comunicación y la computación en el Aprendizaje Federado mientras protege los datos personales.

Una estrategia para mejorar la asignación de servidores para una mejor ejecución de trabajos y reducir retrasos.

Un nuevo método aborda los errores inalámbricos en el aprendizaje federado para dispositivos IoT.

Un análisis de los requisitos de hardware para ejecutar de manera eficiente grandes modelos de lenguaje.

Un nuevo sistema mejora la atención a modelos de lenguaje grandes en distintas configuraciones de GPU.

Un nuevo enfoque de múltiples servidores mejora la eficiencia y velocidad del aprendizaje federado.

Nuevo enfoque mejora la privacidad del aprendizaje automático y la resistencia contra ataques.

Un estudio sobre Dask y Spark para analizar datos de neuroimagen.

Un marco para mejorar la reproducibilidad en flujos de trabajo computacionales para la ciencia.

Una mirada a cómo Rust facilita la gestión de memoria compartida distribuida.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del corte de circuitos cuánticos para sistemas distribuidos.

ReSaQuS mejora la eficiencia de búsqueda cuántica utilizando técnicas innovadoras de gestión de recursos.

Este artículo trata sobre cómo simular datos de clientes para un aprendizaje federado más rápido.

Nuevos métodos en el Aprendizaje Federado mejoran la privacidad y el rendimiento del modelo al manejar datos diversos.

Aprende cómo los rollups optimistas mejoran la velocidad y eficiencia de la blockchain.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en el manejo de solicitudes para LLMs.

Fantastyc mejora el aprendizaje federado a través de blockchain para una mejor privacidad y seguridad.

Explorando cómo los dispositivos pueden colaborar para mejor eficiencia y rendimiento.

Aegis presenta cadenas de expansión para mejorar las capacidades y la seguridad del blockchain.

Un nuevo marco mejora los cálculos de probabilidad en conjuntos de datos complejos para varios campos.

Un nuevo enfoque para mejorar las colas de prioridad en entornos de computación complejos.

Explorando las fortalezas y debilidades de SGD local en diferentes entornos de datos.

Optimizar el razonamiento de múltiples saltos mejora la velocidad y la precisión para el análisis de datos complejos.

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Un nuevo sistema de firma digital mejora la velocidad y la seguridad en las aplicaciones de centros de datos.

Una mirada a cómo la computación convergente mezcla HPC y la nube para avances científicos.

Una nueva arquitectura mejora la gestión de recursos en los sistemas de recomendación.

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Un nuevo método mejora el aprendizaje personalizado para modelos de lenguaje grandes.

Explorando el papel de los microservicios en el descubrimiento de conocimiento para aplicaciones de patentes.

Un nuevo método mejora el uso de energía y el rendimiento en la ejecución de DNN.

El Proyecto ATLAS de Google examina recursos en la nube para el análisis de datos en física de partículas.

Un nuevo método mejora el procesamiento de textos largos en modelos de lenguaje de manera eficiente.

Un nuevo enfoque para mejorar las velocidades de procesamiento de la encriptación homomórfica.

Hablando de métodos para mejorar la gestión de datos en el entrenamiento de modelos de IA grandes.

Un nuevo método mejora la eficiencia de guardar los estados del modelo durante el entrenamiento.