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Un aperçu de la façon dont les Transformers et les GSSMs gèrent les tâches de copie.

Explorer l'intégration des LLM dans des tâches de calcul haute performance.

DEFT améliore l'efficacité et l'utilisation énergétique des grands modèles linguistiques avec une densité d'activation plus faible.

Découvre comment les mappings de Bellman proximaux améliorent la prise de décision en apprentissage par renforcement.

Cette recherche améliore les RNN en utilisant plusieurs perspectives pour un meilleur traitement du texte.

Une nouvelle technique pour optimiser les gros modèles de langage tout en gardant la performance.

Cet article présente une méthode pour accélérer la classification du trafic réseau.

HEANA accélère les tâches CNN avec une meilleure vitesse et efficacité énergétique.

Découvrez comment Mamba transforme l'apprentissage en contexte pour les applications d'intelligence artificielle.

Explorer comment la mémoire influence la transformation des données chez les agents classiques et quantiques.

CAST améliore l'efficacité de l'auto-attention dans les modèles Transformer pour les longues séquences.

Une nouvelle approche améliore les modèles génératifs pour des résultats de meilleure qualité dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la précision du positionnement GNSS sur smartphone en corrigeant les biais de pseudorange.

Renseigne-toi sur les RBM et leurs applis en analyse de données.

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

MIPS propose une nouvelle façon de créer des programmes à partir de réseaux de neurones.

La recherche combine l'apprentissage auto-supervisé et de nouvelles techniques de mesure pour améliorer l'inversion de la parole.

Un cadre pour un déploiement efficace de l'apprentissage automatique dans l'analyse du trafic réseau.

De nouvelles stratégies améliorent la gestion des consommateurs pour un meilleur traitement des messages.

Mamba-ND améliore l'efficacité de traitement pour des données multidimensionnelles avec moins de ressources.

Cet article parle de comment les choix architecturaux influencent le processus d'apprentissage des DNN.

Explorer le rôle des circuits préservant le poids de Hamming dans l'amélioration de l'apprentissage automatique quantique.

Ce travail améliore la segmentation des images de fond d'œil en réduisant le bruit.

Découvre comment le Mixture of Experts améliore l'efficacité de l'IA générative.

De nouveaux neurones artificiels basés sur le condensat de Bose-Einstein montrent des promesses pour des applications avancées de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la création de cartes pour les voitures autonomes.

Intra-Fusion combine des neurones, rendant les réseaux de neurones plus petits et plus efficaces.

De nouveaux outils améliorent la façon dont les systèmes récupèrent des informations à partir de longs documents.

NeuroBench standardise les études d'authentification par ondes cérébrales pour améliorer les techniques de sécurité.

Une nouvelle approche de conception logique améliore la vitesse et réduit la consommation d'énergie dans les réseaux de neurones.

Un nouveau système combine des capteurs pour améliorer la navigation des robots et leur fiabilité.

Examine l'efficacité de LSH quand il doit faire face à des conditions de requête qui changent.

Explorer comment l'informatique quantique améliore la théorie de Dempster-Shafer pour le traitement de données incertaines.

Une nouvelle approche pour améliorer les performances du modèle dans différentes conditions de données.

Une méthode pour améliorer la mémoire de l'IA en équilibrant l'apprentissage des infos nouvelles et anciennes.

Apprends comment les systèmes technologiques communiquent et traitent les infos de manière efficace.

De nouvelles méthodes visent à améliorer les expériences de réalité virtuelle avec un traitement des données plus efficace.

Un aperçu approfondi sur pourquoi les transformateurs galèrent avec les fonctions sensibles.

De nouveaux modèles de mémoire améliorent l'efficacité des processus d'entraînement en apprentissage par renforcement.

Une façon plus simple de prédire des motifs complexes en utilisant la dynamique des fluides.