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Un aperçu des préoccupations de sécurité des modèles de langage compressés.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones binaires en cas de défauts.

Étude des symétries carrolliennes et de leurs implications en physique moderne.

La recherche se concentre sur le comportement quantique de ModMax, un modèle d'électrodynamique modifié.

Une nouvelle méthode qui améliore la performance du modèle grâce à une gestion efficace des valeurs aberrantes.

De nouvelles méthodes d'apprentissage profond améliorent l'efficacité et la qualité de la compression d'images.

Cette étude améliore les mesures de qubits en utilisant l'apprentissage automatique et la technologie FPGA.

Former des DNN sur des microcontrôleurs améliore l'efficacité et la vie privée dans la tech intelligente.

Un aperçu des Lagrangiens réguliers et de leur rôle en maths et en physique.

Cet article examine comment la quantification peut améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage Transformer.

MCU-MixQ améliore les performances des modèles d'IA sur les microcontrôleurs en optimisant l'utilisation des ressources.

Une étude montre une amélioration de l'analyse de sentiment grâce aux LLMs locaux et au vote majoritaire.

Techniques pour optimiser les RNN, en se concentrant sur Mamba et les défis de quantification.

Des modèles plus petits, adaptés à des domaines spécifiques comme la médecine, montrent un grand potentiel.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage profond pour les appareils à ressources limitées.

Un aperçu de la création musicale MIDI et de son potentiel expressif.

Méthodes pour accélérer la diarisation des locuteurs sans sacrifier la précision.

De nouvelles méthodes visent à faire tourner des modèles puissants sur du matos limité de manière efficace.

Réduire la taille des modèles et améliorer l'efficacité avec des formats de précision plus bas.

Apprends des méthodes pour optimiser les grands modèles de langage pour une meilleure performance et efficacité.

Utiliser des LLMs pour améliorer les tâches e-commerce grâce au réglage des instructions et à la quantification.

Examiner comment le nombre d'antennes influence les performances de communication MIMO à 1 bit.

Combiner HW-NAS et ACO pour des réseaux de neurones efficaces.

Explorer des techniques pour améliorer les performances des LLM lors de l'inférence.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la performance des modèles de langage multimodaux de grande taille.

Découvrez comment PQV-Mobile améliore les ViTs pour des applis mobiles efficaces.

Un aperçu des principes et des défis de la théorie des cordes.

La recherche propose de nouvelles perspectives sur les trous noirs grâce à un nouveau schéma de quantification.

HoSZp permet des calculs efficaces sur des données scientifiques compressées, améliorant les flux de travail d'analyse.

Découvrez comment les modèles de langage sur les appareils améliorent la rapidité et la vie privée.

Une nouvelle méthode rend l'utilisation des grands modèles de langage sur mobile plus efficace.

Cet article explore la quantification zéro-shot et ses applications en imagerie infrarouge.

De nouvelles stratégies simplifient le décodage des codes LDPC pour des communications plus rapides.

LLaMA3-70B a des soucis uniques avec la quantification 8 bits qui affecte ses performances.

Découvrez des méthodes efficaces pour affiner des grands modèles de langage en utilisant le bruit gaussien.

De nouvelles méthodes permettent la surveillance de la pression artérielle sans intervention grâce à des appareils portables.

Une approche innovante pour compresser des modèles avancés efficacement sans perdre en performance.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de la génération d'images sur les appareils limités.

Exploration des concepts clés et des implications de l'expérience de Stern-Gerlach en physique quantique.

Une nouvelle méthode s'adapte aux signaux d'entrée, améliorant la précision de quantification.