Últimos artículos para Eficiencia Computacional

Un nuevo método para generar texto más rápido mediante salidas anticipadas eficientes en modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque en la podas mejora la velocidad y la eficiencia en los modelos de aprendizaje profundo.

GLRU optimiza las actualizaciones de modelos de aprendizaje automático para conjuntos de datos en cambio.

Una mirada a los métodos que mejoran la formación de modelos de lenguaje de manera efectiva.

Un enfoque nuevo mejora el almacenamiento de datos y el rendimiento en computación de alto rendimiento.

BatchGFN mejora el aprendizaje activo por lotes al seleccionar de manera eficiente los puntos de datos útiles.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de las Redes Neuronales Espinosas gracias a la reducción de disparos.

Una mirada a la eficiencia de la búsqueda de coincidencias en la aproximación de funciones objetivo con varios diccionarios.

RecycleGPT acelera la generación de texto al reutilizar cálculos previos.

Las investigaciones muestran que las mediciones compactas pueden mejorar los cálculos cuánticos en fases topológicas protegidas por simetría.

Nuevos métodos de decodificación mejoran la corrección de errores cuánticos, asegurando precisión en cálculos complejos.

Investigación sobre conjuntos de datos compactos para modelos de aprendizaje automático usando imágenes y texto.

Un nuevo método permite que los modelos de aprendizaje automático olviden datos de manera efectiva y rápida.

PaLD ofrece formas eficientes de analizar relaciones en grandes conjuntos de datos.

Explorando nuevos métodos para el almacenamiento y cálculo de datos de manera eficiente.

ConcatPlexer mejora la forma en que se procesan varias imágenes de manera eficiente sin perder precisión.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de ML y DL durante la inferencia.

Un estudio sobre métodos numéricos para resolver ecuaciones integrales de Fredholm.

El nuevo modelo GravNetNorm mejora el análisis de nubes de puntos en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la calidad de imagen de super-resolución mientras reduce las necesidades computacionales.

Un enfoque innovador acelera el entrenamiento de gráficos de interacción temporal en GPUs.

Modelos eficientes que usan menos parámetros para mejorar el rendimiento en el aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la eficiencia convirtiendo PINNs en SNNs para aplicaciones científicas.

Explorando mejoras para acelerar los cálculos de potencia en la computación.

Hanayo mejora la eficiencia del entrenamiento para modelos de lenguaje grandes con su estructura ondulante.

Un nuevo enfoque reduce el tamaño del modelo transformer con un impacto mínimo en la precisión.

Un nuevo método mejora la eficiencia de los modelos VLP para tareas del mundo real.

Nuevos métodos mejoran el descubrimiento de cliques k-defectivos en redes complejas.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia de la optimización bayesiana y reduce el tiempo de cálculo de manera significativa.

Un nuevo método mejora el aprendizaje auto-supervisado a través del aprendizaje en conjunto para hacer mejores predicciones.

El Filtro de Puntuación de Conjuntos ofrece un enfoque nuevo para problemas de filtrado complejos.

Un estudio sobre la paralelización de redes neuronales usando el lenguaje de programación Go.

Un nuevo método minimiza los errores de resonancia en los límites en el análisis del comportamiento de materiales en múltiples escalas.

Investigando cómo el ruido térmico afecta la eficiencia del muestreo de bosones gaussianos.

Un nuevo enfoque mejora los modelos de difusión para una generación de datos más rápida y eficiente.

Los modelos de consistencia mejoran la eficiencia en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

DeeDiff mejora los modelos de difusión al saltarse pasos innecesarios, aumentando la velocidad sin sacrificar la calidad.

La esparcificación bayesiana agiliza los modelos de aprendizaje profundo para mejorar la eficiencia y el rendimiento.

Un nuevo método para actualizar de manera eficiente las puntuaciones de PageRank en gráficos cambiantes.

Un nuevo método que mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para manejar textos largos.