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Explorando la integración de la computación cuántica con técnicas de aprendizaje automático.

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CoMERA optimiza el entrenamiento de modelos de IA, reduciendo el uso de memoria y el tiempo, mientras mantiene la precisión.

Qwerty hace que la programación cuántica sea más accesible y eficiente para los desarrolladores.

Un nuevo método para mejorar el uso de memoria en modelos de lenguaje.

La armonía mejora la eficiencia del aprendizaje automático en la comprensión de imágenes y videos.

Luban mejora la creatividad de la IA al verificar diseños en Minecraft.

Explorando el impacto de la IA en la eficiencia, la privacidad y la seguridad en sistemas vitales.

Un nuevo método reduce las cargas de comunicación en el aprendizaje federado mientras mejora la privacidad.

Client2Vec mejora el aprendizaje federado al crear identificadores únicos para los datos de los usuarios.

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Un método para generar datos de entrenamiento de calidad para el ajuste fino de modelos de lenguaje.

Un nuevo método acelera las respuestas de modelos de lenguaje grandes usando la reutilización de caché KV.

Los researchers están investigando algoritmos cuánticos para optimizar el problema de Max-Cut de manera eficiente.

Un nuevo método permite la transferencia de módulos LoRA con datos sintéticos, minimizando la dependencia de datos originales.

Los investigadores mejoran los qubits Kerr-cat, aumentando la fiabilidad para futuros ordenadores cuánticos.

Nuevos enfoques mejoran el rendimiento inalámbrico en entornos con múltiples usuarios.

Técnicas para mejorar la efectividad de modelos de lenguaje en diferentes idiomas.

VeLoRA optimiza el uso de memoria en el entrenamiento de modelos grandes sin perder rendimiento.

Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de la segmentación de objetos en video a través de diversas fuentes de datos.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje buscando activamente respuestas diversas.

Nuevo método aborda desafíos en el aprendizaje automático sin etiquetas.

Examinando el papel de la dinámica de carga en la mejora del rendimiento de los puntos cuánticos.

Un nuevo método para el aprendizaje continuo en sistemas de IA que mejora la retención del conocimiento.

Un nuevo método para mejorar la eficiencia de los modelos de lenguaje y reducir costos.

CCIL ofrece un nuevo enfoque para mejorar el aprendizaje de robots a través de etiquetas correctivas.

MEMoE mejora la edición de modelos para modelos de lenguaje, asegurando actualizaciones precisas de manera eficiente.

ETHER presenta una manera económica de ajustar modelos grandes de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora los modelos de lenguaje al centrarse en las preferencias humanas en la generación de texto.

PadFL mejora el compartir modelos y la eficiencia en diferentes capacidades de dispositivos.

Un nuevo estándar para evaluar LLMs en tareas de ciberseguridad.

Un nuevo método aumenta la velocidad de generación de texto usando selección adaptativa de candidatos.

Presentamos el Promedio Dinámico Federado para mejorar la comunicación en el aprendizaje profundo distribuido.

Nuevos métodos buscan asegurar una generación de texto segura y de alta calidad a partir de modelos de lenguaje.

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

Este artículo habla sobre un módulo que selecciona protocolos de purificación para mejorar la calidad de los pares entrelazados.

PyJuice mejora la velocidad y la eficiencia de memoria de los circuitos probabilísticos para el aprendizaje automático.

FlexKalmanNet mejora la navegación de naves espaciales aprendiendo de datos.

Un nuevo marco optimiza la generación de pulsos para mejorar el rendimiento de circuitos cuánticos.

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