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Uno sguardo agli SPIM e al loro potenziale nei problemi di ottimizzazione.

Esaminando come i campi magnetici di feedback cambiano la dinamica di magnetizzazione per tecnologie avanzate.

Un nuovo sistema migliora le prestazioni delle applicazioni e l'efficienza energetica nei processori eterogenei.

Lo studio degli skyrmioni rivela nuove possibilità per tecnologie di computing avanzate.

I ricercatori usano l'apprendimento per rinforzo per migliorare le tecniche di disimpegno degli stati quantistici.

Scopri come i nuovi metodi di calcolo possono ridurre il consumo di energia nei sistemi di intelligenza artificiale.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento continuo e l'adattabilità dei grandi modelli pre-addestrati.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei LLM sui CPU per un accesso più ampio.

Nuovo metodo aumenta l'efficienza nella risoluzione di problemi di controllo ottimale con PDE.

Un design TEE unificato migliora la collaborazione tra CPU e NPU per il computing sicuro.

La ricerca svela come le complesse interazioni dei magnoni influenzano le prestazioni dei dispositivi nel computing.

LeanQuant migliora la dimensione e la qualità del modello grazie a tecniche di quantizzazione avanzate.

Un nuovo metodo per migliorare l'efficienza nell'allenamento delle reti neurali a impulsi.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nelle reti neurali profonde, riducendo il consumo energetico e aumentando la velocità.

Quest'articolo parla di come migliorare la velocità di addestramento delle reti neurali usando il transfer learning dai supernet.

Nuovo metodo migliora l'efficienza nelle simulazioni fluide, aumentando la precisione delle previsioni.

Il monitoraggio efficace delle risorse migliora l'elaborazione dei dati nei flussi di lavoro della ricerca scientifica.

Esplorare l'efficienza delle macchine di Ising ottiche nella risoluzione di problemi complessi.

Il calcolo neuromorfico imita la funzione del cervello per un'elaborazione efficiente nei dispositivi moderni.

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

AquilaMoE usa EfficientScale per ottimizzare l'addestramento dei modelli linguistici bilingue con meno dati.

Scopri come le tecniche dinamiche migliorano le prestazioni e l'adattabilità dell'hardware.

La ricerca rivela come le proprietà LAFO influenzano le prestazioni e l'efficienza dello SHNO.

Esplora il potenziale delle Reti Neurali Fisiche per trasformare l'efficienza del calcolo.

Esplorando dimensioni di frequenza sintetica per controllare i magoni per un'elaborazione delle informazioni migliore.

I sistemi di luce offrono un'elaborazione dati veloce con bassi consumi energetici, rivoluzionando il computing.

Macformer migliora l'efficienza nell'elaborazione di lunghe sequenze usando tecniche di attenzione avanzate.

Esplorare l'efficienza del KAN fotonico nell'intelligenza artificiale e nel computing.

Indagare sulle onde di spin potrebbe trasformare la trasmissione dei dati nelle tecnologie future.

LLaMA3-70B ha problemi unici con la quantizzazione a 8 bit che influiscono sulle sue prestazioni.

Un metodo per velocizzare la generazione di testo senza perdere qualità.

Esaminando come le SNN si confrontano con le ANN nel consumo energetico.

Esplorando l'ascesa degli strumenti AI e il loro impatto sulla tecnologia.

Una panoramica su come cambiano gli stati quantistici e il concetto di complessità nella meccanica quantistica.

Nuove tecniche di compressione accelerano l'addestramento per grandi modelli di linguaggio mantenendo la precisione.

nekCRF migliora le simulazioni di combustione per una maggiore efficienza e meno emissioni.

Nuovi modelli migliorano le prestazioni con esperti di diverse dimensioni.

I ricercatori di fisica delle alte energie stanno ottimizzando il software per risorse di calcolo diverse.

Uno sguardo nuovo su come cancellare informazioni potrebbe non significare sempre una perdita di energia.

Il dropout strutturato migliora l'apprendimento del modello e accelera i processi di addestramento.