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Un nuovo approccio energeticamente efficiente alla memoria associativa usando una rete di oscillatori virtuali.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la precisione delle simulazioni di collisione delle particelle.

Una nuova tecnica per ottimizzare i grandi modelli di linguaggio mantenendo le prestazioni.

I ricercatori studiano i modi zero di Majorana per applicazioni avanzate di computing quantistico.

Esplorando come gli MRR stanno rimodellando il computing per i compiti di deep learning.

Nuove scoperte sui modi di bordo bosonici potrebbero trasformare la tecnologia nel computing e nell'elaborazione delle informazioni.

Nuovi algoritmi migliorano il rilevamento delle comunità affrontando la connettività nelle reti.

Questo studio esplora funzioni di attivazione adattive per migliorare le prestazioni del modello in scenari con pochi dati.

GraphMatch offre un modo più veloce per trovare sottografi corrispondenti usando FPGA.

La libreria Spyx migliora l'efficienza nell'allenamento delle reti neurali spiking.

Nuove librerie e algoritmi migliorano le prestazioni nella ricerca sulla struttura elettronica.

I ricercatori uniscono metodi digitali e analogici per migliorare l'efficienza del calcolo ottico.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nei sistemi di calcolo termodinamico.

Gli skyrmion potrebbero cambiare il modo in cui progettiamo dispositivi elettronici più veloci ed efficienti.

ExeGPT migliora l'efficienza nell'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni per compiti di NLP.

Esplorare la non-stabilizzazione e il suo significato nei sistemi e tecnologie quantistiche.

I memristor uniscono storage e processing in un unico dispositivo, plasmando la tecnologia futura.

MRSch migliora la pianificazione dei lavori di calcolo ad alte prestazioni ottimizzando l'uso delle risorse.

Un nuovo metodo aiuta i modelli di linguaggio a generare testo più velocemente e in modo più efficiente.

Un nuovo approccio che usa il reinforcement learning per migliorare l'efficienza nella pianificazione dei lavori HPC.

Capire il trasporto di calore è fondamentale per migliorare le prestazioni della tecnologia quantistica.

Scopri GRAWA, un metodo che migliora il training distribuito per i modelli di deep learning.

Esplora i vantaggi della nuova unità di calcolo MI300A di AMD per applicazioni ad alte prestazioni.

Nuovi metodi sfruttano architetture simboliche vettoriali per una programmazione efficiente delle reti neurali.

Esplorare il potenziale dei fotoni nelle tecnologie di calcolo quantistico.

Esplorare nuovi metodi per migliorare le previsioni delle serie temporali usando grandi dataset.

Esaminare l'impatto e le tecniche della simulazione quantistica per sistemi quantistici aperti.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'IA sfruttando efficacemente tutti gli esperti disponibili.

Esaminando FSDP e DDP per migliorare l'efficienza dell'addestramento dei modelli.

Gli MLP mostrano una sorprendente efficacia nell'apprendimento in contesto, mettendo in discussione le opinioni sulla complessità del modello.

Esplorare il comportamento dei qubit in reti influenzate da rumore e interazioni.

Esplorare il potenziale dei memristor quantistici nei neuroni artificiali per un computing avanzato.

Gli scienziati affrontano gli errori nei processi quantistici con tecniche di rotazione molecolare.

NeuroSA usa il calcolo neuromorfico per affrontare il problema di Ising in modo efficace.

Piccole formazioni magnetiche potrebbero rivoluzionare l'archiviazione dati e il calcolo.

I ricercatori sviluppano algoritmi per migliorare la misurazione dell'entanglement quantistico.

Tecniche per velocizzare la creazione di checkpoint per modelli di deep learning.

Migliorare l'efficienza della comunicazione nei sistemi di calcolo distribuito è fondamentale per avere migliori prestazioni.

Metodi per ridurre l'uso della memoria durante il fine-tuning di modelli grandi.

L'IA trasforma il modo in cui gli scienziati affrontano sfide di ricerca complesse.