Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Une étude sur l'équilibre entre la vie privée et l'efficacité dans le traitement d'images médicales.

Un nouveau système améliore la façon dont les voitures autonomes communiquent et coopèrent sur la route.

Un système pour automatiser la surveillance des activités illicites sur le dark web.

Un aperçu de l'amélioration de ROOT avec SYCL pour une analyse de données efficace.

Un aperçu approfondi des fonctionnalités de sécurité de la PoW et de la PoS.

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

Un nouveau système améliore la vitesse des modèles de langue dans différentes applis.

Une nouvelle approche améliore le traitement des données satellites en utilisant des méthodes d'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes simplifient les mises à jour de PageRank quand les réseaux changent.

OMP GPT se spécialise dans la génération de pragmas OpenMP pour un codage efficace en HPC.

OpenMoE montre des approches innovantes pour améliorer l'efficacité et la performance des modèles de langue.

Explorer une nouvelle approche pour améliorer la confidentialité des données en apprentissage automatique.

Une nouvelle vulnérabilité des GPU soulève des inquiétudes en matière de sécurité pour les applications d'apprentissage automatique.

Découvrez comment les inscriptions Bitcoin changent le paysage des actifs numériques.

Découvrez comment BCM-Broadcast maintient une communication claire dans les réseaux mobiles.

Explorer les limites et les capacités des modèles de robots opaques dans le calcul en essaim.

Apprends sur les Accords de Niveau de Service et leur impact sur la qualité du service.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant efficacement aux clients lents.

Un aperçu de comment MP-SL aide les appareils dans l'apprentissage machine tout en garantissant la vie privée.

Un regard de plus près sur la performance et les défis des grands modèles de langage en pratique.

BlackMamba combine des modèles d'état et un mélange d'experts pour des tâches de langue efficaces.

Explorer des moyens d'améliorer la fiabilité des technologies d'intelligence artificielle distribuée.

Analyse des modèles GPT-NeoX et LLaMA pour des applications dans les sciences des matériaux.

Cette méthode accélère l'entraînement des modèles séquentiels sans sacrifier la précision.

Un nouvel algorithme améliore l'analyse des ensembles de données complexes pour les chercheurs.

Ce cadre améliore la façon dont les LLM gèrent les appels d'API et l'utilisation de la mémoire.

Découvrez comment DFML transforme l'apprentissage des données sans serveurs centraux.

Les améliorations dans l'apprentissage fédéré augmentent l'efficacité et la confidentialité pour les applications IoT.

ARGO améliore la vitesse et l'efficacité de l'entraînement des GNN sur des systèmes multicœurs.

Un aperçu de comment les coûts de prédiction affectent l'efficacité du plan de travail.

Comprendre l'impact carbone à travers les contrats d'énergie renouvelable et les méthodes d'intensité.

L'IA transforme la recherche scientifique, améliorant l'analyse des données et la découverte.

Ce papier parle des méthodes pour utiliser efficacement les services LLM.

Bluesky offre aux utilisateurs du contrôle et de la décentralisation dans le réseautage social.

Explorer l'importance de l'IA décentralisée en matière de protection des données et de préoccupations éthiques.

DSpodFL améliore l'apprentissage fédéré décentralisé en prenant en compte les différences entre les clients.

De nouvelles stratégies en apprentissage fédéré améliorent la vie privée et l'efficacité dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles en s'attaquant aux étiquettes bruyantes dans l'apprentissage fédéré.

Ce cadre améliore les tests de réseau à grande échelle grâce à des simulations et analyses efficaces.

Cannikin améliore l'efficacité de l'entraînement DNN dans des environnements machine variés.