Ulf Schlichtmann

Compute-in-Memory技術が言語モデルの効率をどう向上させるか探ってみよう。

LiveMindは、ユーザーとのより速いリアルタイムな対話のために言語モデルを強化します。

新しいフレームワークがハードウェア合成のためのC/C++コードの互換性を向上させる。

BasisNは、より高速でエネルギー効率の良い深層ニューラルネットワーク計算のためにRRAMの課題に取り組んでいる。

新しい方法がLLMを使ってHDLコード生成の精度を向上させる。

この論文は、LLMを使った自動テストベンチ生成のフレームワークを紹介してるよ。

革新的な建築は、光計算を通じてディープラーニングの効率を高める。

研究者たちがハードウェア設計における効率的なテストベンチ生成のための自己修正フレームワークを開発した。