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I periodi critici plasmano il processamento sensoriale e i circuiti neurali nel cervello.

Una nuova tecnica migliora l'efficienza dei modelli di linguaggio pre-addestrati.

Un metodo per ridurre i modelli di linguaggio senza sacrificare l'efficacia tramite potatura e distillazione.

Scopri come la potatura dei modelli migliora le performance dell'IA e riduce il fabbisogno di risorse.

Un metodo nuovo riduce le dimensioni delle reti neurali mantenendo le prestazioni.

Un nuovo metodo che utilizza AutoSparse per potare le reti neurali in modo efficiente fin dall'inizio.

Ricercando design hardware per ottimizzare le CNN per un'elaborazione delle immagini a basso consumo energetico.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza delle DNN senza dati puliti.

Un approccio innovativo per comprimere modelli avanzati in modo efficiente senza perdere prestazioni.

Esaminando nuovi metodi per migliorare l'efficienza e la sicurezza delle reti neurali.

Scopri come la compressione dei modelli migliora l'efficienza dei grandi modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni delle reti neurali su dispositivi con risorse limitate.

Un nuovo modo per creare alberi decisionali per sistemi complessi senza conoscenze pregresse.

Questo articolo parla dei vantaggi di semplificare i modelli transformer per i compiti di riconoscimento vocale.

Presentiamo FedFT, un metodo per migliorare la comunicazione nel Federated Learning.

HESSO semplifica la compressione dei modelli, rendendo le reti neurali più efficienti senza perdere prestazioni.

Un nuovo approccio accelera l'elaborazione nei grandi modelli linguistici per una prestazione migliore.

Esplorando una nuova dimostrazione per il teorema di composizione delle serie B usando alberi non etichettati.

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Esaminando come i modelli SSL memorizzano i punti dati e le sue implicazioni.

Analizzando gli effetti dei metodi di potatura sulle performance e sull'interpretabilità di GoogLeNet.

Metodi innovativi puntano a rendere i modelli di linguaggio grandi più efficienti e utilizzabili.

Metodi innovativi per migliorare le reti neurali con meno potenza di calcolo.

MicroScopiQ migliora le performance dei modelli di intelligenza artificiale consumando meno energia.

QuanCrypt-FL migliora la sicurezza nel Federated Learning utilizzando tecniche avanzate.

Un nuovo approccio migliora la chiarezza nei modelli di linguaggio dei computer.

ZipNN comprime i modelli AI in modo efficiente, mantenendo intatti i dettagli essenziali.

Gli strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT affrontano sfide di efficienza energetica che necessitano di soluzioni.

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Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella lavorazione dei dati per il machine learning.

Un nuovo metodo per ottimizzare i grandi modelli linguistici in modo efficiente.

Scopri come EAST ottimizza le reti neurali profonde attraverso metodi di potatura efficaci.

La ricerca mostra come comprimere i modelli di diffusione mantenendo la qualità.

Un nuovo metodo sfrutta i concetti di gravità per potare in modo efficace le reti neurali convoluzionali profonde.