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Un nuevo enfoque eficiente en energía para la memoria asociativa usando una red de osciladores virtuales.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión de las simulaciones de colisiones de partículas.

Una nueva técnica para optimizar modelos de lenguaje grandes manteniendo el rendimiento.

Los investigadores estudian modos cero de Majorana para aplicaciones avanzadas de computación cuántica.

Explorando cómo los MRR están transformando la computación para tareas de aprendizaje profundo.

Nuevas ideas sobre modos de borde bosónicos podrían cambiar la tecnología en computación y procesamiento de información.

Nuevos algoritmos mejoran la detección de comunidades al abordar la conectividad en las redes.

Este estudio investiga funciones de activación adaptativas para mejorar el rendimiento del modelo en situaciones con pocos datos.

GraphMatch ofrece una forma más rápida de encontrar subgrafos coincidentes usando FPGAs.

La biblioteca Spyx mejora la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales de picos.

Nuevas bibliotecas y algoritmos mejoran el rendimiento en la investigación de la estructura electrónica.

Los investigadores combinan métodos digitales y analógicos para mejorar la eficiencia de la computación óptica.

Un nuevo método mejora la precisión en sistemas de computación termodinámica.

Los skyrmiones podrían cambiar la forma en que diseñamos dispositivos electrónicos más rápidos y eficientes.

ExeGPT mejora la eficiencia al ejecutar grandes modelos de lenguaje para tareas de PNL.

Explorando la no estabilización y su importancia en sistemas y tecnologías cuánticas.

Los memristores combinan almacenamiento y procesamiento en un solo dispositivo, dando forma a la tecnología del futuro.

MRSch mejora la programación de trabajos de computación de alto rendimiento al optimizar el uso de recursos.

Un nuevo método ayuda a los modelos de lenguaje a generar texto más rápido y de manera más eficiente.

Un nuevo enfoque usando aprendizaje por refuerzo para mejorar la eficiencia en la programación de trabajos HPC.

Entender el transporte de calor es clave para mejorar el rendimiento de la tecnología cuántica.

Descubre GRAWA, un método que mejora el entrenamiento distribuido para modelos de aprendizaje profundo.

Explora los beneficios de la nueva unidad de computación MI300A de AMD para aplicaciones de alto rendimiento.

Nuevos métodos aprovechan arquitecturas simbólicas vectoriales para programar redes neuronales de manera eficiente.

Explorando el potencial de los fotones en las tecnologías de computación cuántica.

Explorando nuevos métodos para mejorar las predicciones de series de tiempo usando grandes conjuntos de datos.

Examinando el impacto y las técnicas de la simulación cuántica para sistemas cuánticos abiertos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de la IA al usar de manera efectiva a todos los expertos disponibles.

Examinando FSDP y DDP para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos.

Los MLPs muestran una efectividad sorprendente en el aprendizaje en contexto, desafiando las opiniones sobre la complejidad del modelo.

Explorando el comportamiento de los qubits en redes afectadas por ruido e interacciones.

Explorando el potencial de los memristores cuánticos en neuronas artificiales para computación avanzada.

Los científicos abordan errores en procesos cuánticos con técnicas de rotación molecular.

NeuroSA utiliza la computación neuromórfica para abordar el problema de Ising de manera efectiva.

Pequeñas formaciones magnéticas podrían transformar el almacenamiento de datos y la computación.

Investigadores desarrollan algoritmos para mejorar la medición del entrelazamiento cuántico.

Técnicas para acelerar la creación de checkpoints en modelos de aprendizaje profundo.

Mejorar la eficiencia de la comunicación en sistemas de computación distribuida es clave para un mejor rendimiento.

Métodos para reducir el uso de memoria durante el ajuste fino de modelos grandes.

La IA transforma la manera en que los científicos abordan desafíos de investigación complejos.