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Nuovi metodi migliorano l'efficienza nell'identificare sotto-grafi densi in grandi dataset.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del fine-tuning e riduce l'uso di memoria per i grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo approccio per migliorare i piccoli modelli linguistici usando tecniche di attivazione sparsa.

Un nuovo metodo di decadimento del peso migliora la sparsa-ficazione nelle reti neurali.

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

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RefQD migliora l'efficienza delle risorse negli algoritmi QD per la generazione di soluzioni diverse.

Un nuovo approccio per valutare le strategie di ragionamento con un occhio ai costi computazionali.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei dati in ambienti di streaming.

Nuovo metodo migliora la condensazione dei dataset per migliori risultati nel machine learning.

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Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei LLM su testi lunghi senza perdere precisione.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nella risoluzione di grandi sistemi lineari.

L'apprendimento attivo quantistico migliora l'addestramento del modello etichettando i dati in modo selettivo.

PromptDSI migliora il recupero dei documenti gestendo in modo efficiente le informazioni nuove e quelle già esistenti.

Un nuovo approccio alle metriche di valutazione della traduzione automatica per una maggiore accessibilità.

Nuovo metodo migliora l'efficienza dell'addestramento DNN e riduce l'uso della memoria.

Nuove strutture a matrice migliorano il fine-tuning per i modelli di intelligenza artificiale con una minore richiesta di risorse.

Tecniche per migliorare le prestazioni nell'addestramento di modelli con privacy differenziale.

AdaZeta riduce l'uso della memoria migliorando al contempo le prestazioni nella messa a punto di grandi modelli di linguaggio.

Migliorare l'adattabilità negli algoritmi di ottimizzazione appresi usando metodi tradizionali.

Nuovi algoritmi migliorano l'efficienza nell'ottimizzazione bilevel distribuita con compressione della comunicazione.

WallFacer migliora l'efficienza nell'addestramento di modelli Transformer a lungo raggio con comunicazioni ottimizzate.

Un nuovo standard migliora la velocità e l'efficienza energetica delle reti neurali nel computing.

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NEIM usa reti neurali per semplificare modelli non lineari complessi per un'analisi efficiente.

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Un nuovo metodo di apprendimento automatico migliora l'efficienza dei calcoli dei funzionali spettrali di Koopmans.

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Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni di LoRA nella formazione di grandi modelli.

Un approccio semplificato per implementare l'Orthogonal Matching Pursuit per soluzioni sparse.

Introducendo le matrici Group-and-Shuffle per un fine-tuning efficiente dei modelli neurali.

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