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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.

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

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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.

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

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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.

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

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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.

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Tieni al sicuro le conversazioni con l'AI in movimento con Llama Guard.

Le tecniche di compressione dei modelli permettono ai modelli pesanti di girare senza problemi su dispositivi più piccoli.

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

Uno studio che mostra un'architettura ibrida per migliorare le prestazioni delle SNN e l'efficienza energetica.

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

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QABBA semplifica l'analisi dei dati delle serie temporali per avere intuizioni più chiare.

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