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Scopri metodi efficienti per ottimizzare grandi modelli di linguaggio usando rumore gaussiano.

Nuovi metodi permettono il monitoraggio della pressione sanguigna non invasivo tramite dispositivi indossabili.

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

Nuovi metodi migliorano l'efficienza della generazione delle immagini su dispositivi limitati.

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Un nuovo metodo si adatta ai segnali in ingresso, migliorando la precisione di quantizzazione.

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Un metodo per migliorare l'efficienza e le prestazioni dei modelli di linguaggio.

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

RC-FED riduce i costi di comunicazione mantenendo la qualità del modello nell'apprendimento federato.

Questo studio analizza le prestazioni e le condizioni per le reti neurali quantizzate sotto aritmetica a punto fisso.

Un nuovo algoritmo migliora il coordinamento tra i nodi sotto limiti di comunicazione.

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AXE migliora le prestazioni del modello riducendo al minimo il sovraccarico nella quantizzazione consapevole degli accumulatori.

Un nuovo chatbot aiuta gli studenti con le domande a scelta multipla di STEM.

P4Q combina il fine-tuning e la quantizzazione per performance efficienti dei modelli visivi-linguistici.

Ottimizzare le DNN con quantizzazione a potenza di due per dispositivi con risorse limitate.

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

I modelli a 1 bit mostrano un grande potenziale nell'efficienza e nelle prestazioni del machine learning.

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Scopri la quantizzazione e il suo impatto sui modelli di linguaggio.

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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 metodo migliora le ricerche AKNN per maggiore velocità e precisione.

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I super pesi sono fondamentali per le prestazioni e l'efficienza dei modelli linguistici.

Questo studio esamina come i grandi modelli linguistici possano comportarsi male e essere manipolati.

ASER offre un modo per migliorare i modelli di linguaggio quantizzati senza perdere prestazioni.

Strategie innovative per far girare AI avanzata sui dispositivi mobili.

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

I LLM più piccoli possono essere utili ma hanno problemi di qualità nella generazione di codice.

Un nuovo metodo accelera l'elaborazione dell'IA senza perdere precisione.