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Un nuovo approccio migliora l'accuratezza del ragionamento nei modelli linguistici usando un filtraggio selettivo.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza degli spettrometri superconduttori integrati in astronomia.

THEMIS migliora l'equità e l'efficienza nella pianificazione delle risorse FPGA multi-tenant.

Un nuovo metodo aumenta la reattività del modello linguistico a richieste sconosciute.

Nuovi metodi per una ricarica più veloce delle batterie quantistiche usando il dephasing controllato.

Un nuovo metodo migliora i sistemi di Frenata d'Emergenza Autonoma per una maggiore sicurezza.

FT2Ra migliora l'efficienza del completamento del codice attraverso metodi di recupero senza dover riaddestrare completamente il modello.

BD-RIS offre una comunicazione wireless migliorata grazie a configurazioni avanzate.

Esplorando l'intersezione tra il calcolo quantistico e i modelli transformer nell'IA.

Nuovi set di dati migliorano le capacità della Ricerca dell'Architettura Neurale nelle applicazioni del mondo reale.

La ricerca si concentra sull'ottimizzazione dei trasformatori per dispositivi piccoli con risorse limitate.

Uno sguardo sulle dinamiche della fusione dei condensati di Bose-Einstein e le loro implicazioni.

Una nuova architettura per proteggere i sistemi elettronici di potenza dalle minacce informatiche.

MOPAR migliora l'efficienza e la convenienza dei costi dell'inferenza di deep learning su piattaforme serverless.

I metalli strani sfidano le regole convenzionali, mostrando comportamenti elettrici unici che meritano di essere studiati.

SpikExplorer semplifica il design di reti neurali spiking efficienti in termini di energia per dispositivi portatili.

Questo articolo parla di un nuovo framework per la generazione di immagini multi-soggetto distinte.

Usare metodi basati sui dati per migliorare l'efficienza delle celle solari in polimero.

Un metodo a due stadi migliora la precisione del posizionamento usando la tecnologia RIS in ambienti difficili.

Esplorando i progressi nei superconduttori e il loro potenziale per le tecnologie future.

Nuovi metodi migliorano la correzione degli errori nel computer quantistico usando informazioni soft.

Le reti di nuova generazione promettono una connessione più intelligente con tecniche di accesso multiple migliorate.

Usare dati storici LiDAR per migliorare la rilevazione 3D basata su telecamera nei veicoli autonomi.

Il machine learning aiuta a prevedere le strutture cristalline in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali.

Una panoramica dei meccanismi di superconduttività e delle interazioni elettroniche in vari materiali.

Un nuovo approccio di intelligenza artificiale punta a migliorare la velocità e l'efficienza nella generazione di immagini e video.

Strategie innovative migliorano le prestazioni della comunicazione mmWave nonostante i blocchi del segnale.

I modelli di linguaggio stanno cambiando la tecnologia affrontando compiti sempre più complessi.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza degli LLM nella gestione di input lunghi senza dover fare il retraining.

I ricercatori sviluppano nuovi metodi per preparare stati di Bethe nei sistemi quantistici.

L'ingegneria del software quantistico si evolve per soddisfare le esigenze del calcolo quantistico avanzato.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei dati per i dispositivi IoT mantenendo la privacy.

Usare modelli linguistici per semplificare l'etichettatura dei dati di movimento con i sensori.

Migliorare i modelli di generazione di codice per gestire efficacemente piccoli cambiamenti negli input.

Un nuovo metodo migliora la previsione delle risposte dell'IA usando modelli grafici.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni quantistiche, aumentando l'efficienza nei sistemi chimici.

Un nuovo metodo usa LLM per migliorare l'efficienza nella riparazione dei programmi.

Scopri come la tecnologia GPU migliora l'efficienza di PageRank per le reti dinamiche.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella gestione delle richieste per i modelli di linguaggio grandi.

Un metodo per proteggere la privacy dei dati nei sistemi di apprendimento decentralizzati usando nodi virtuali.