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Une nouvelle méthode réduit les paramètres dans les modèles de transformateurs tout en maintenant la performance.

Un aperçu de comment ces modèles analysent des structures de données complexes dans différents domaines.

Examiner les propriétés et les comportements fascinants des trous noirs réguliers.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour mesurer l'excentricité des planètes en utilisant les données de transit.

Une méthode pour ajuster les modèles de langage en utilisant moins de paramètres.

Cette recherche examine l'efficacité du calcul en arrière dans l'entraînement des modèles de langue.

Une nouvelle approche pour évaluer les risques rares liés aux eaux souterraines et améliorer les stratégies de gestion.

La surparamétrisation simulée améliore l'entraînement des modèles tout en gardant l'efficacité.

Apprends comment la mémoire longue influence les prédictions dans différents domaines.

Un aperçu de comment les théories de champ rendent les systèmes physiques complexes plus simples.

ParFit simplifie l'ajustement des paramètres dans les modèles de graphes aléatoires pour une analyse de réseau efficace.

La détection de fusions de trous noirs excentriques révèle des dynamiques cosmiques complexes.

Présentation d'une approche dynamique pour gérer efficacement la Split Completion dans les graphes.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour prévoir efficacement la dynamique des flammes.

Des chercheurs ont présenté une méthode pour analyser efficacement les données satellites sur les gaz atmosphériques.

Une nouvelle approche simplifie la résolution d'équations linéaires dépendant de nombreux paramètres.

Méthodes innovantes pour analyser les événements cosmiques en utilisant des réseaux de neurones avancés.

Une nouvelle technique améliore la gestion des paramètres en informatique quantique.

Une explication claire des DDPM et de leurs applications pratiques dans la génération de données.

Explorer comment certains liquides peuvent exister sous plusieurs formes.

Un aperçu de l'importance des problèmes de réaction-diffusion en science et en ingénierie.

Un aperçu de comment on détermine les valeurs des paramètres dans les équations différentielles.

Cet article examine la dichotomie non uniforme et son importance dans les systèmes dynamiques.

Une nouvelle méthode pour peaufiner de gros modèles avec une efficacité améliorée.

Un aperçu de la réduction des paramètres pour de meilleures performances des circuits quantiques.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la croissance des nanofils InAs en utilisant un nouveau modèle.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité mémoire lors de l'entraînement de gros modèles de langage sur du matériel grand public.

BOSS Net améliore l'étude des propriétés des étoiles en utilisant l'apprentissage automatique.

Ce modèle aide à analyser des ensembles de données complexes dans différents domaines.

Les robots apprennent à identifier les formes d'arène grâce à la communication locale et au travail d'équipe.

La recherche vise à améliorer les tests de fonction pulmonaire pour un meilleur diagnostic et traitement.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

Se concentrer sur LayerNorm améliore l'efficacité du fine-tuning pour les modèles BERT.

Une nouvelle méthode améliore la clarté dans l'analyse des interactions génétiques en utilisant l'apprentissage automatique.

Exploiter le NLP pour extraire efficacement des infos de jugements légaux longs.

Une nouvelle approche pour simplifier les calculs efficaces dans les langages de programmation.

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Présentation d'une méthode de pruning des modèles complexes, peu importe la tâche.

Cette recherche propose une approche combinée pour des simulations de mouvement des protéines plus rapides.