GATS fusionne des modèles préentraînés pour un meilleur traitement des données multimodales.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles de Mixture of Experts.
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Présentation d'un planificateur pour une meilleure exécution des circuits quantiques et gestion du bruit.
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Une nouvelle bibliothèque améliore les performances dans les systèmes de calcul centrés sur la mémoire.
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Examiner les défis de la classification et de la reconstruction d'images dans les modèles d'apprentissage profond.
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Une nouvelle approche améliore l'efficacité de la multiplication de matrices Kronecker pour les tâches d'apprentissage automatique.
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Explorer l'impact des accélérateurs matériels sur les grands modèles de langage.
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Une approche fraîche améliore les liens entre les images et leurs légendes.
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Explorer les gains de performance des simulations de Boson Sampling en utilisant des moteurs de flux de données.
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DirDist propose une meilleure façon de mesurer les différences entre des formes 3D sans correspondances de points.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité du service des adaptateurs LoRA dans les environnements cloud.
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Un système flexible pour mieux entraîner de grands réseaux de neurones.
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Les nouveaux appareils RFSoC simplifient le traitement des signaux radio en astronomie.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision dans l'entraînement de gros modèles d'IA.
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Une nouvelle méthode améliore l'estimation de confiance dans les systèmes ASR pour une meilleure précision.
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PlaceFormer améliore la reconnaissance visuelle des lieux en utilisant des transformateurs de vision pour une meilleure précision.
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Une méthode utilisant plusieurs drones améliore la détection et la localisation des cibles au sol.
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Apprends comment le CNM et le CIM optimisent la gestion des données pour le machine learning.
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Un nouveau système réduit la latence dans les modèles Mixture-of-Experts tout en gérant les coûts de mémoire.
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Découvre comment les accumulateurs à faible bit améliorent la performance des DNN sans sacrifier la précision.
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Cet article explore les avancées en diarisation des locuteurs en utilisant des modèles de langue pour plus de précision.
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Cette étude améliore la capacité des systèmes ASR à reconnaître la parole des enfants.
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Une nouvelle approche simplifie la gestion des tables de pages dans les systèmes NUMA.
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Une nouvelle approche améliore le traitement des données satellites en utilisant des méthodes d'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle approche pour interroger les dataframes garantit la confidentialité et l'efficacité.
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LLaVA-MoLE améliore les modèles multimodaux en utilisant un routage d'experts pour de meilleures performances.
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Un aperçu des Mixture-of-Experts et du rôle des routeurs dans l'efficacité des modèles.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation audio-visuelle sans étiquettes détaillées.
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Transformer des documents scannés en texte utilisable grâce à la correction d'erreurs.
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Des techniques innovantes améliorent la vitesse et la qualité de l'imagerie dans les systèmes radar.
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Cet article explore comment deux types de capteurs améliorent la détection d’obstacles dans les voitures autonomes.
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