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Nuevas técnicas mejoran la velocidad de entrenamiento para modelos de recomendación de aprendizaje profundo.

Los investigadores abordan la pérdida de información de qubits inactivos para mejorar el rendimiento de las computadoras cuánticas.

Los gemelos digitales mejoran la toma de decisiones para sistemas energéticos complejos en el Internet de las Cosas Energéticas.

Presentamos un sistema que predice la eficiencia del parser sin necesidad de un entrenamiento extenso.

Un nuevo método mejora la eficiencia y el rendimiento de LoRA en el entrenamiento de modelos grandes.

Nueva arquitectura mejora la eficiencia y reduce errores en los cálculos cuánticos.

Un nuevo método genera datos sintéticos para mejorar la detección de resultados falsos.

Una visión general de las infraestructuras de IA en la nube y locales.

SBoRA mejora el ajuste fino para modelos de lenguaje grandes, ahorrando recursos y mejorando el rendimiento.

Un nuevo método utiliza aprendizaje profundo para mejorar el monitoreo de estructuras.

Mejorando la transmisión de datos usando tecnologías ópticas avanzadas en diferentes anchos de banda.

Presentando un enfoque de memoria híbrida para mejorar el rendimiento de la IA.

Una mirada a cómo las matrices de influencia ayudan a analizar sistemas cuánticos y sus entornos.

Un nuevo método acelera la creación de imágenes a partir de textos.

Examinando el papel de la tecnología RIS en el avance de las comunicaciones inalámbricas 6G.

GenArtist mejora la generación y edición de imágenes con un agente de IA inteligente.

Un nuevo marco mejora la seguridad y la eficiencia en el aprendizaje automático distribuido.

El modelo TeVAE identifica de manera eficiente anomalías en pruebas de tren motriz de vehículos usando datos de series temporales.

Explora la entrenabilidad y la dequantización en el aprendizaje automático cuántico.

El marco CEIA mejora la comprensión entre los datos del evento y las imágenes.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el aprendizaje automático de múltiples tareas.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad de los robots mediante técnicas de entrenamiento innovadoras.

Introduciendo Adaptación de Subespacio Aleatorio para un ajuste eficiente de modelos de lenguaje.

Un robot móvil aprende a reconocer voces en entornos ruidosos para aplicaciones prácticas.

Un nuevo sistema interactivo busca agilizar la depuración de software.

Explorando cómo los estados entrelazados mejoran la precisión de las mediciones en tecnologías cuánticas.

Una mirada a los posibles beneficios y desafíos del aprendizaje profundo analógico en la inteligencia artificial.

UNRealNet mejora la navegabilidad de los robots en terrenos difíciles usando técnicas avanzadas.

Las Superficies Inteligentes Reconfigurables mejoran la eficiencia y fiabilidad de las comunicaciones inalámbricas.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia en los mecanismos de atención para modelos de lenguaje.

La compensación de deriva aprendible mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje continuo.

Nuevo método usa una sola cámara para detección efectiva de objetos.

Investigando la destilación de conocimiento simbólico en modelos de lenguaje grandes para más claridad y utilidad.

Método innovador mejora la seguridad de IoT usando ruido artificial y técnicas de división de tasas.

Optimizar los procesos de reinicio de qubits mejora la eficiencia energética y la precisión en los dispositivos cuánticos.

Un estudio sobre cómo mejorar la comunicación inalámbrica usando Superficies Inteligentes Reconfigurables.

Mejorando la compresión de imágenes para máquinas y personas.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia en el procesamiento del habla con menos consumo de energía.

ISAC combina la detección y la comunicación para mejorar las redes y aplicaciones inalámbricas.

StatuScale mejora la gestión de recursos para microservicios, manejando de forma efectiva las demandas de carga de trabajo repentinas.