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Sviluppi nel prevedere la qualità del parlato usando metodi efficienti per dispositivi mobili.

Un metodo per convertire dati continui in una forma più semplice e discreta.

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

Esaminando tecniche di quantizzazione per una migliore apprendimento distribuito su diverse strutture di rete.

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Studiare come la quantizzazione influisce sulle prestazioni in diverse lingue.

GPTQT migliora l'efficienza e le prestazioni nella quantizzazione dei grandi modelli linguistici, rendendo l'IA più accessibile.

Questo documento presenta un metodo per identificare e gestire efficacemente i meme dannosi.

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Valutare la quantizzazione e il pruning per ottimizzare i modelli DRL per risorse limitate.

Uno sguardo alle preoccupazioni per la sicurezza dei modelli di linguaggio compressi.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni delle Reti Neurali Binari sotto guasti.

Studio delle simmetrie carrolliane e delle loro implicazioni nella fisica moderna.

La ricerca si concentra sul comportamento quantistico di ModMax, un modello di elettrodinamica modificato.

Un nuovo metodo che migliora le prestazioni del modello attraverso una gestione efficace degli outlier.

Nuovi metodi di deep learning migliorano l'efficienza e la qualità della compressione delle immagini.

Questo studio migliora le misurazioni dei qubit usando machine learning e tecnologia FPGA.

Allenare DNN su microcontrollori aumenta l'efficienza e la privacy nelle tecnologie smart.

Una panoramica dei Lagrangiani regolari e del loro ruolo nella matematica e nella fisica.

Questo articolo esamina come la quantizzazione può migliorare l'efficienza dell'addestramento dei modelli di linguaggio Transformer.

MCU-MixQ migliora le prestazioni dei modelli AI sui microcontrollori ottimizzando l'uso delle risorse.

Uno studio svela che l'analisi del sentiment migliora grazie agli LLM locali e al voto di maggioranza.

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

Modelli più piccoli, adattati a settori specifici, come la medicina, mostrano un grande potenziale.

Nuovo metodo migliora i modelli di deep learning per dispositivi a risorse limitate.

Una panoramica sulla creazione di musica MIDI e il suo potenziale espressivo.

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

Nuovi metodi puntano a far girare modelli potenti in modo efficiente su hardware limitato.

Ridurre la dimensione del modello e migliorare l'efficienza con formati a bassa precisione.

Impara metodi per ottimizzare i modelli di linguaggio grandi per migliorare le prestazioni e l'efficienza.

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Esaminando come il numero di antenne influisce sulle performance della comunicazione MIMO a 1 bit.

Combinare HW-NAS e ACO per reti neurali efficienti.

Esplorando tecniche per migliorare le performance degli LLM durante l'inferenza.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni dei modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni.

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Uno sguardo ai principi e alle sfide della teoria delle stringhe.

La ricerca offre nuove prospettive sui buchi neri attraverso un nuovo schema di quantizzazione.