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iDDGT ofrece una solución flexible para retos de optimización descentralizada.

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Teddy mejora el rendimiento de GNN mientras reduce los costos computacionales mediante la esparsificación de aristas.

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Nuevos métodos mejoran la eficiencia de muestras y la velocidad en el aprendizaje por refuerzo.

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Un nuevo método mejora el modelado multidimensional sin costos computacionales altos.

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LoRETTA mejora la eficiencia de ajuste fino para modelos de lenguaje grandes con menos parámetros.

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Un método para elegir el mejor modelo de ASR basado en características de audio.

Un método para encontrar el camino más corto considerando fallos en la carretera.

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Un nuevo método mejora la velocidad de generación de texto usando modelos de lenguaje grandes y pequeños.

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Un nuevo método para comparar gráficos temporales de manera eficiente.

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Un enfoque nuevo para estimar cómo los datos de entrenamiento impactan las predicciones del modelo.

Aprende a resolver problemas complejos de grafos usando conjuntos periódicos y descomposición de árboles.

Optimizando la multiplicación de matrices con una representación entera eficiente en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria para modelos de lenguaje.

Este documento examina nuevas estrategias para mejorar la recuperación de documentos a través del recorte de tokens.

Un nuevo método simplifica el diseño de arquitecturas neuronales para varios objetivos.

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