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I DSNN elaborano le informazioni proprio come i neuroni reali, offrendo un'efficienza migliore per la gestione dei dati.

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Il metodo VTrans riduce significativamente le dimensioni dei modelli transformer senza compromettere le prestazioni.

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Un nuovo approccio alle metriche di valutazione della traduzione automatica per una maggiore accessibilità.

RankAdaptor ottimizza il fine-tuning per i modelli AI potati, migliorando le prestazioni in modo efficiente.

FedMap migliora l'efficienza dell'apprendimento federato garantendo la privacy dei dati.

Combinare potatura e quantizzazione rende più efficienti le DNN per dispositivi più piccoli.

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Un nuovo metodo migliora gli algoritmi B&B per problemi di regolarizzazione L0.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei modelli linguistici riducendo costi e impatto ambientale.

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LayerShuffle migliora la robustezza delle reti neurali permettendo un'esecuzione flessibile dei layer.

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Nuovi metodi riducono l'uso della memoria mantenendo le prestazioni nei LLM.

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Tecniche per ottimizzare le RNN, concentrandosi su Mamba e le sfide della quantizzazione.

Questo studio esplora metodi per creare modelli di linguaggio più piccoli in modo efficace e conveniente.

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Nuove tecniche di potatura migliorano i modelli di deep learning per smartphone con risorse limitate.

Metodi per accelerare la diarizzazione degli speaker senza compromettere l'accuratezza.

Questa ricerca studia l'impatto della potatura e delle strutture casuali sulle prestazioni delle RNN.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli di linguaggio sparsi riducendo al minimo la perdita di prestazioni.

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Esaminando metodi difensivi per proteggere il Federated Learning da violazioni dei dati.

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.