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DCTransformer améliore la qualité des images JPEG perdue lors de la compression.

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Une étude explore les formats FP8 pour améliorer l'efficacité et la précision des modèles.

La recherche met en avant des méthodes pour compresser les modèles de langage tout en gardant la performance en génération de code.

Découvre comment LoRA permet un ajustement efficace de gros modèles sur du matériel grand public.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des réseaux de neurones graphiques avec une perte de performance minime.

MixQuant optimise les choix de largeur de bits pour les réseaux de neurones profonds, en équilibrant efficacité et précision.

Explorer le potentiel des SNN dans les applications d'informatique en périphérie.

Une méthode pour améliorer la visualisation des données éparses dans la dynamique des particules.

Une méthode pour simplifier les CNN pendant l'entraînement tout en préservant la performance.

Un aperçu des méthodes d'estimation d'état à distance et de quantification dynamique.

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Découvre comment les accumulateurs à faible bit améliorent la performance des DNN sans sacrifier la précision.

Un aperçu de comment l'optimisation distribuée s'attaque aux gros défis de données.

Cet article passe en revue des techniques pour améliorer l'efficacité et la performance des Grands Modèles de Langage.

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Présentation d'ApiQ pour améliorer le fine-tuning et la quantification des grands modèles de langage.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de génération de texte en utilisant la quantification.

Une nouvelle méthode pour rendre les modèles de langage plus petits et plus rapides en utilisant la quantification à 1 bit.

Cette étude explore comment la compression de modèle impacte la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.

Une nouvelle méthode de quantification améliore la performance des grands modèles de langage tout en réduisant leur taille.

De nouvelles techniques améliorent la quantification tout en gérant les valeurs aberrantes pour de meilleures performances du modèle.

Cet article fait le lien entre les modèles classiques et la mécanique quantique en utilisant des structures mathématiques.

Explorer des techniques de contrôle sans modèle avec des canaux de communication limités.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des réseaux résiduels sur les FPGA.

Explorer comment les réseaux de neurones peuvent prédire avec précision sur des données jamais vues.

Enquête sur les méthodes de compression de modèles pour améliorer l'efficacité et la défense contre les attaques.

Explorer l'équilibre entre la compression des modèles et la confiance dans l'IA.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des réseaux de neurones profonds pour les appareils à ressources limitées.

D'OH propose de nouvelles façons de représenter les signaux de manière efficace.

Ce papier parle des coûts et des améliorations pour les réseaux de neurones à faible précision.

Présentation d'une méthode pour améliorer la recherche d'images en utilisant différents types de modèles.

Examiner comment la quantification peut améliorer la performance et la généralisation des réseaux de neurones.

Évaluer des modèles d'IA accessibles pour générer du code Python avec du matériel standard.

De nouvelles méthodes permettent aux utilisateurs de créer des mondes de jeu en utilisant des descriptions simples.

Améliorer l'apprentissage fédéré avec des structures hiérarchiques et une gestion intelligente des données.

Cette étude évalue comment la taille du modèle et la quantification impactent la performance du modèle de langue.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité et la précision des grands modèles de langage.