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La fusion CCA améliore la performance des modèles en combinant efficacement des caractéristiques uniques de différents modèles.

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Cette méthode améliore l'efficacité de la planification en utilisant des prévisions et des modèles d'action adaptatifs.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité du regroupement de graphes.

Un aperçu de la façon dont des ancillas proprement conditionnelles améliorent les circuits quantiques.

Une nouvelle méthode équilibre efficacité et précision dans la classification d'images.

Un nouveau système améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage multimodaux de grande taille.

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

L'attention par arbre améliore l'efficacité dans le traitement de longues séquences pour les modèles d'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la vitesse et la qualité de génération d'images dans les transformateurs de diffusion.

Des designs innovants de supercalculateurs quantiques améliorent les performances dans des environnements bruyants.

Une nouvelle méthode réduit le temps de calcul dans les modèles de diffusion tout en maintenant la qualité des résultats.

PASP améliore la prise de décision en gérant l'incertitude grâce à des méthodes de concrétisation efficaces.

Un aperçu du modèle HMoE et de ses avantages dans le traitement du langage.

NeurELA améliore l'optimisation boîte noire grâce à l'analyse de paysage en temps réel et à l'apprentissage par méta.

Une nouvelle méthode s'attaque aux coûts élevés de la formation des grands modèles de langage.

SparseGPT améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage grâce à l'élagage des paramètres.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de la mémoire et la vitesse d'entraînement des grands modèles de langage.

La consistance de chemin améliore l'efficacité et la précision des grands modèles de langue.

Une nouvelle méthode de machine learning améliore la sélection des contraintes pour la programmation linéaire en nombres entiers mixtes.

Explorer les symétries locales pour améliorer les méthodes d'apprentissage machine basées sur des graphes.

fastkqr améliore la vitesse et la précision de la régression quantile tout en gérant les problèmes de croisements.

Une nouvelle méthode pour réduire des graphes complexes tout en gardant les caractéristiques clés pour la classification.

Des modifications apportées à MOTION2NX améliorent l'efficacité et la sécurité dans les tâches d'inférence d'image.

Cet article examine le rôle du hasard dans les circuits quantiques et son importance.

Une nouvelle méthode améliore les Transformateurs de Diffusion pour des appareils plus petits.

Examiner les défis d'efficacité et de latence des modèles SMoE en traitement de langue.

Utiliser des posits en basse précision peut améliorer l'efficacité et la précision des calculs.

Explorer l'efficacité et l'adaptabilité des modèles de langue grâce à un design modulaire.

Fast Forward améliore l'efficacité de l'entraînement à faible rang pour les modèles de langue.

Cet article parle des avantages de simplifier les modèles de transformateurs pour les tâches de parole.

SGFormer simplifie l'apprentissage des graphes pour plus d'efficacité et de scalabilité.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones en utilisant le nowcasting.

Un nouveau cadre améliore les performances de CLIP grâce à des techniques de taille de token efficaces.

Une nouvelle méthode accélère les modèles de diffusion tout en gardant la qualité de l'image.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'affinité des tâches pour l'apprentissage multitâche.

Un aperçu des méthodes de quantification dynamique pour améliorer la performance des LLM.