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Nouveau cadre qui booste la performance des modèles avec des données de qualité.

CXL améliore les connexions des appareils, rendant le partage de mémoire meilleur pour le calcul.

Des méthodes avancées améliorent la précision et l'efficacité dans la gestion des données manquantes.

Combiner les retours d'experts avec des algos pour de meilleurs choix d'architecture logicielle.

Des chercheurs analysent la prévisibilité des performances des modèles linguistiques à mesure que les ressources d'entraînement augmentent.

FIITED réduit l'utilisation de la mémoire tout en maintenant la performance des modèles de recommandation.

Apprends comment l'apprentissage sécurisé améliore l'efficacité et la sécurité de l'équilibrage de charge SD-WAN.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré et de l'apprentissage à l'oubli pour la protection des données.

AdaFed améliore l'équité dans l'apprentissage fédéré tout en maintenant la précision du modèle.

Les memristors quantiques améliorés par l'apprentissage automatique peuvent transformer la technologie de la mémoire et les systèmes informatiques.

Un nouveau jeu de données évalue les capacités des modèles de langage à résoudre des problèmes de maths avancés.

Des recherches montrent que les utilisateurs préfèrent des systèmes à agent unique pour une meilleure interaction.

Ce papier parle d'améliorer l'efficacité énergétique des appareils qui utilisent de l'énergie récupérée.

Un ensemble de données détaillé combinant les sonates de Mozart avec des performances au piano et des annotations d'experts.

Une étude montre que les petits modèles de langage galèrent avec les questions à choix multiples.

Une nouvelle méthode pour mettre à jour les modèles de langage de manière efficace et précise.

Une nouvelle méthode pour évaluer la précision d'un modèle sans vraies étiquettes.

Le proxy-tuning simplifie et améliore l'adaptation des modèles de langage en utilisant des modèles experts plus petits.

Découvrez comment la douceur peut améliorer le réglage des hyper-paramètres dans l'analyse logicielle.

Apprends comment les WAN virtuels peuvent améliorer la connectivité pour les entreprises.

Un nouvel algorithme booste la vitesse de communication dans l'informatique haute performance.

Un nouveau jeu de données renforce le lien entre la langue et les environnements 3D.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la calibration des ADC en pipeline.

Stratégies pour améliorer les modèles QA quand les données étiquetées sont rares.

Une nouvelle méthode pour améliorer les temps de réponse dans les modèles de langage en séparant les phases de traitement.

Cette étude évalue la performance des modèles de langage sur des problèmes de maths modifiés.

Présentation d'une nouvelle méthode pour une analyse et une reconstruction de réseau plus rapides.

Une nouvelle méthode pour améliorer la prise de décision dans des environnements multi-agents.

Momentum-SAM propose une alternative efficace aux méthodes d'entraînement traditionnelles pour les réseaux de neurones.

La suggestion Meta améliore la performance des modèles de langage en décomposant les tâches et en collaborant avec des experts.

Ce cadre améliore la façon dont les connaissances sont combinées dans les modèles d'apprentissage automatique pour de meilleures performances.

Cet article examine des méthodes pour prédire l'efficacité des résultats de recherche personnalisés.

Apprends à améliorer l'efficacité des modèles transformer avec un design optimisé pour le GPU.

Cette étude examine comment la structure du langage améliore les prédictions de mise en page dans les machines.

Combiner des modèles pour améliorer les prévisions des épidémies.

Ce papier examine l'efficacité du texte généré par l'IA par rapport au contenu écrit par des humains.

Un nouveau jeu de données pour tester les systèmes RAG sur des questions complexes à plusieurs étapes.

De nouveaux modèles visent à améliorer la technologie linguistique pour les locuteurs du portugais brésilien.

Un nouveau système optimise les modèles de langage pour des réponses plus rapides et plus efficaces.

Cette étude explore la généralisation des contraintes apprises en ASP pour améliorer les performances dans les problèmes dynamiques.