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Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni dei modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni.

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Un nuovo framework migliora l'elaborazione dei dati nei dispositivi edge.

Un nuovo compilatore migliora la comunicazione e la gestione dei compiti nei chip AI.

Nuove tecniche nel computing fotonico mostrano potenziale per gestire più compiti in modo efficiente.

Un nuovo framework migliora l'allenamento dei modelli linguistici multimodali per performance migliori.

SAMSA migliora l'efficienza dell'autoattenzione per vari tipi di dati.

Un metodo per prevedere i requisiti FPGA per le reti neurali prima di costruirle.

Esplorando come gli embedding trasformano il processamento delle informazioni nelle macchine.

Il filtro Memento offre aggiornamenti efficienti e tassi d’errore bassi per dataset dinamici.

Una nuova architettura migliora la moltiplicazione matrice-vettore nei circuiti fotonici.

Un sistema per classificare i diversi stili di guida per migliorare la sicurezza stradale.

Uno sguardo a come la sovrapposizione migliora il calcolo e l'efficienza delle reti neurali.

Un nuovo metodo migliora la velocità e l'efficienza dei modelli di linguaggio grandi.

Un modello di trasformatore migliorato progettato per gestire in modo efficiente più tipi di dati.

R-Adapter migliora l'efficienza e la robustezza nel fine-tuning dei modelli per compiti di immagini e testi.

CROME rende i modelli multimodali più facili da usare con meno addestramento richiesto.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza nella compilazione di circuiti quantistici usando stringhe di Pauli.

Una panoramica di SAM e SAM2, modelli che trasformano l'efficienza della segmentazione delle immagini.

Questo studio presenta un metodo per migliorare l'efficienza del conteggio dei modelli utilizzando l'eliminazione delle clausole bloccate.

FruitNeRF utilizza la tecnologia di imaging 3D per un conteggio preciso della frutta in agricoltura.

Nuovi dispositivi ottici promettono soluzioni di machine learning più veloci ed efficienti.

Nuove strutture ibride migliorano il controllo sulle onde di spin per applicazioni tecnologiche innovative.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del codice quantistico semplificando la loro struttura.

L'addestramento avversariale migliora l'accuratezza del riconoscimento delle parole chiave nel parlato sintetico e reale.

Nuovi metodi aiutano i satelliti a condividere dati e migliorare le capacità di elaborazione.

Un nuovo modello migliora la percezione 3D combinando informazioni di profondità e semantiche.

Un metodo per semplificare modelli 3D di spazi interni usando dati di nuvole di punti.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei Vision Transformers grazie a una compressione efficace dei token.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel recupero dei momenti video utilizzando strategie affinate.

Un nuovo framework migliora la consapevolezza contestuale dei dispositivi mobili usando dati multimodali.

Esplorando l'interazione unica tra luce e materiali nelle fibre ottiche.

Combinare il computer quantistico con il machine learning migliora le tecniche di classificazione delle immagini.

Scopri come PQV-Mobile migliora i ViT per applicazioni mobili efficienti.

Migliorare la velocità di elaborazione dei dati nelle simulazioni Particle-in-Cell ad alte prestazioni.

Presentiamo un nuovo strumento per accelerare la pre-elaborazione VBM negli studi sul cervello.

Esplorando come il calcolo quantistico può trasformare la gestione e l'efficienza dei sistemi energetici.

I nuovi modelli migliorano la generazione di video catturando relazioni spaziali e temporali cruciali.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i sistemi rispondono a domande visive.

Una panoramica del ruolo di RAG nel migliorare le risposte dei modelli linguistici.