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Un metodo per migliorare gli algoritmi quantistici tramite reti tensoriali.

Un nuovo sistema migliora la condivisione delle risorse tra i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni per ottimizzare le prestazioni.

La previsione multi-token migliora le capacità dei modelli linguistici per diverse applicazioni.

Esplorando come il calcolo neuromorfico sta trasformando l'elaborazione dei dati visivi.

Un nuovo framework migliora l'efficienza e la precisione nel recupero delle informazioni.

I ricercatori stanno studiando gli antiferromagneti per migliorare i dispositivi elettronici.

L'algoritmo E2 migliora la gestione delle richieste per i modelli di linguaggio grandi.

Esplorando metodi per certificare i sistemi quantistici in modo efficiente e preciso.

Scopri dai fermioni di Dirac e il loro ruolo nei nuovi dispositivi elettronici.

Uno sguardo a strategie efficaci per distribuire i compiti tra le macchine in tempo reale.

Questo articolo confronta LoRA e il finetuning completo per quanto riguarda le prestazioni e l'uso della memoria.

Scopri un potente risolutore per affrontare equazioni non lineari complesse in vari ambiti.

I database quantistici potrebbero rivoluzionare la gestione dei dati grazie a una maggiore efficienza e sicurezza.

I nuovi sistemi ibridi che usano onde di spin e skyrmioni promettono un computing efficiente.

I modelli deboli possono aiutare i modelli AI forti a imparare in modo più efficace.

I ricercatori migliorano le prestazioni del PCM usando algoritmi informatici per gestire meglio la luce.

Una nuova piattaforma che migliora l'elaborazione dei dati usando NIC intelligenti.

Scopri come la Transfer Entropy migliora l'addestramento e le performance delle Reti Neurali Convoluzionali.

PatchScaler migliora risoluzione delle immagini in modo efficiente mantenendo la qualità.

COUP migliora la configurazione degli algoritmi esplorando in modo efficiente gli spazi dei parametri.

Scopri nuove tecniche per migliorare l'efficienza nell'addestramento delle reti neurali profonde.

Scopri come il quantum computing, soprattutto l'algoritmo HHL, sta cambiando il modo in cui risolviamo problemi complessi.

Esaminando come i campi magnetici influenzano l'intrecciamento quantistico nei magneti molecolari.

I circuiti spin-modulari uniscono fisica e tecnologia per soluzioni di calcolo avanzate.

Uno sguardo a AIMC e DIMC per compiti di machine learning.

Scopri come le cicloidi aiutano a modellare la sincronizzazione nei processi in vari campi.

Esaminando l'impatto della qualità del set di calibrazione sulle prestazioni del LLM dopo la quantizzazione.

Questo articolo presenta un approccio innovativo per analizzare sistemi intrecciati ad alta dimensione.

Questo articolo esamina l'impatto delle misurazioni locali sulla distinguibilità degli stati quantistici.

Uno sguardo alle prestazioni delle soft GPGPU rispetto ai core IP nei compiti FFT.

Arctic ottimizza il movimento dei qubit nei computer quantistici a atomi neutri per migliorare le prestazioni.

Il calcolo quantistico sfrutta principi quantistici unici per fare calcoli complessi velocemente.

Esplorando l'incrocio tra il calcolo quantistico e l'algebra geometrica per ottenere migliori intuizioni.

Nuovi metodi stanno cambiando il modo in cui le macchine capiscono e generano il linguaggio umano.

Un approccio fresco per rendere le reti neurali più efficienti mantenendo alta la performance.

Esplorare i vantaggi di dare un'occhiata regolare nei trasduttori ad albero attribuiti.

Esplorare come i DFA aiutano a sincronizzare le macchine per un funzionamento efficiente.

Uno sguardo a come il computing convergente mescola HPC e cloud per i progressi scientifici.

CORTEX sfrutta il supercalcolo per migliorare la simulazione e la comprensione del cervello.

Le macchine Ising puntano a trovare soluzioni efficienti a problemi complessi con un basso consumo energetico.