Últimos artículos para Tecnología de la Computación

Una mirada a los SPIMs y su potencial en problemas de optimización.

Examinando cómo los campos magnéticos de retroalimentación cambian la dinámica de magnetización para tecnologías avanzadas.

Un nuevo sistema mejora el rendimiento de las aplicaciones y la eficiencia energética en procesadores heterogéneos.

El estudio de los skyrmiones revela nuevas posibilidades para tecnologías avanzadas de computación.

Los investigadores usan el aprendizaje por refuerzo para mejorar las técnicas de desenredo de estados cuánticos.

Descubre cómo los nuevos métodos de computación pueden reducir el uso de energía en sistemas de IA.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje continuo y la adaptabilidad de grandes modelos preentrenados.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los LLM en CPUs para un acceso más amplio.

Nuevo método mejora la eficiencia en la resolución de problemas de control óptimo con PDEs.

Un diseño de TEE unificado mejora la colaboración entre CPU y NPU para una computación segura.

La investigación revela cómo las complejas interacciones de los magnones influyen en el rendimiento de los dispositivos en la informática.

LeanQuant mejora el tamaño y la calidad del modelo a través de técnicas avanzadas de cuantización.

Un nuevo método para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales de pico.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en redes neuronales profundas, reduciendo el consumo de energía y aumentando la velocidad.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la velocidad de entrenamiento de redes neuronales usando transferencia de aprendizaje de superredes.

Nuevo método mejora la eficiencia en simulaciones de fluidos, aumentando la precisión de las predicciones.

La monitorización efectiva de recursos mejora el procesamiento de datos en los flujos de trabajo de investigación científica.

Explorando la eficiencia de las máquinas de Ising ópticas en la resolución de problemas complejos.

La computación neuromórfica imita la función del cerebro para un procesamiento eficiente en dispositivos modernos.

Nuevas técnicas en computación fotónica muestran potencial para manejar múltiples tareas de manera eficiente.

AquilaMoE utiliza EfficientScale para optimizar el entrenamiento de modelos de lenguaje bilingües con menos datos.

Aprende cómo las técnicas dinámicas mejoran el rendimiento y la adaptabilidad del hardware.

Investigaciones revelan cómo las propiedades de LAFO afectan el rendimiento y la eficiencia de SHNO.

Explora el potencial de las Redes Neuronales Físicas para transformar la eficiencia computacional.

Explorando dimensiones de frecuencia sintéticas para controlar magnones y mejorar el procesamiento de información.

Los sistemas de luz ofrecen un procesamiento de datos rápido con bajo consumo energético, transformando la computación.

Macformer mejora la eficiencia en el procesamiento de secuencias largas usando técnicas de atención avanzadas.

Explorando la eficiencia del KAN fotónico en inteligencia artificial y computación.

Investigar ondas de spin puede transformar la transmisión de datos en las tecnologías del futuro.

LLaMA3-70B tiene problemas únicos con la cuantización de 8 bits que afectan su rendimiento.

Un método para acelerar la generación de texto sin perder calidad.

Examinando cómo las SNNs se comparan con las ANN en consumo de energía.

Explorando el auge de las herramientas de IA y su impacto en la tecnología.

Una visión general de cómo cambian los estados cuánticos y el concepto de complejidad en la mecánica cuántica.

Nuevas técnicas de compresión aceleran el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes sin perder precisión.

nekCRF mejora las simulaciones de combustión para mayor eficiencia y menos emisiones.

Nuevos modelos mejoran el rendimiento con expertos de diferentes tamaños.

Investigadores de física de altas energías están optimizando software para diversos recursos de computación.

Una nueva perspectiva sobre cómo borrar información puede no siempre significar pérdida de energía.

El abandono estructurado mejora el aprendizaje del modelo y acelera los procesos de entrenamiento.