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Zamba è un modello di linguaggio ibrido che combina architetture a stato spaziale e transformer.

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I modelli di stato offrono un'elaborazione efficiente nei compiti di linguaggio naturale, mettendo in discussione i tradizionali trasformatori.

Uno sguardo al ragionamento formale nei transformer solo encoder e le sue implicazioni.

Esecuzione efficiente di modelli transformer su una piattaforma RISC-V open-source.

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Mamba-2 combina SSM e Transformers per migliorare l'efficienza nei compiti linguistici.

Un nuovo modo per unire canto e danza grazie a tecniche informatiche avanzate.

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Un nuovo approccio migliora le SNN trasformando in modo efficace le ANN.

Un nuovo modo per integrare i trasformatori con strutture grafiche per risultati migliori.

MambaDepth offre un approccio nuovo per stimare la profondità da immagini singole.

Uno studio che rivela i fattori che influenzano l'apprendimento in contesto nei Transformers.

Esaminando come i modelli a caratteristiche casuali e i Transformers gestiscono i dati non visti.

Lo studio esamina la robustezza dei modelli di segmentazione contro attacchi avversariali nella sanità.

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UniZero migliora la memoria a lungo termine e le abilità decisionali dell'IA.

Esaminando come i modelli transformer migliorano con dimensione e complessità.

Un nuovo modello migliora l'inversione e la modifica delle immagini, aumentando la qualità e la preservazione dei dettagli.

Fed-Grow permette agli utenti di costruire modelli più grandi insieme, proteggendo la privacy.

Un nuovo approccio migliora la ricerca di aptameri riducendo la dipendenza dai dati.

Esplorando il ruolo dei transformer nel prevedere i risultati dei dati sequenziali.

Questo documento presenta un nuovo modello per la classificazione delle immagini iperspettrali usando tecniche CNN e transformer.

CMTNet migliora la tecnologia di imaging iperspettrale per una migliore identificazione delle colture.

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Un nuovo modello unisce Mamba e Transformer per migliorare l'elaborazione del linguaggio.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione delle interazioni tra mano e volto per AR e VR.

Uno studio rivela strategie di embedding efficaci per una localizzazione più rapida dei bug nel software.

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Unire suoni e immagini per sistemi di riconoscimento più intelligenti.

ARMT migliora la memoria e l'elaborazione delle sequenze lunghe dell'AI.