パフォーマンス に関する最新の記事

ゲームにおけるニューラルネットワークが人間の戦略的思考をどう真似るかを探る。

量子化が日常的な使い方のために大規模言語モデルを最適化するのにどう役立つかを学ぼう。

ユーザーの近くでコンピュータリソースを管理する新しいアプローチ。

ヨセフス問題とその戦略ゲームへの関連について学ぼう。

ClipFLは、パフォーマンス向上のためにノイズの多いデバイスを排除して、フェデレーテッドラーニングを強化します。

ベイジアン最適化は大きなソフトロボットの動的制御を改善する。

小さいモデルを使って大きい言語モデルのトレーニングを速くする。

ロボットは研究者が身体的な触れ合いがチームワークやパフォーマンスをどう改善するかを研究するのを助けてる。

ツリー構造は言語モデルの効率と整理を改善するよ。

MapSAMは歴史的な地図を効率的に分析する方法を革命化する。

SCANメソッドは、データを効率的に使って機械学習を改善するんだ。

レイヤー適応型状態プルーニングがディープラーニングモデルをどう改善するか学ぼう。

新しいフレームワークが、フェデレーテッドラーニングにおいてすべてのデバイスで公正なパフォーマンスを確保するよ。

SLAM-ASRの強み、弱み、そして音声認識における未来を調べる。

新しいフレームワークはエッジデバイス上の機械学習モデルの速度とメモリを改善するよ。

ChatGPTみたいなAIツールは、エネルギー効率の問題に直面してて、解決策が必要なんだ。

少ない高品質なデータセットでAIの整合性をどうやって達成できるかを見つけよう。

SoftLMは言語モデルを小さくて速くして、日常使いにぴったりなんだ。

質問スタイルがAIモデルのパフォーマンスに与える影響を探ってみて。

品質を落とさずにディフュージョントランスフォーマーを加速する新しい技術。

VINOは物理学と機械学習を組み合わせて効率的なPDEソリューションを実現してるよ。

スキー中に撮影することの複雑さを探る。

現代映画において、俳優の演技がストーリーテリングにどんな影響を与えるかを調べる。

新しい方法でAIの処理を速くするけど、精度は落ちないんだ。

機械学習における公平性を達成するための課題と方法を調査する。

大きな機械学習モデルのトレーニングのためのメモリ効率の良い方法を探る。

MemFigLessは、開発者が関数のメモリ設定を楽に最適化できるようにサポートするよ。

ワイヤレス技術は、ロボットがさまざまな作業に適応する能力を高めるんだ。

AEROMambaは、低品質の音をリッチで高音質なサウンドに変えてくれるよ。

新しいECIFメソッドは、データ評価の向上を通じてマルチモーダルAIモデルのパフォーマンスを向上させる。

ZarrとTIFFフォーマットを使った効果的な画像処理の紹介。

新しいトラッカーがドローンに動くターゲットを見失わないように手助けするよ、実際の利用シーンもあるんだ。

xIELUは、深層学習における従来の活性化関数に対する有望な代替手段を提供する。

長文の重要な詳細を大事にするLLMの保持力を高める方法。

新しいフレームワークが医療のQ&AでAIの精度を高める。

Signformerは効率的な動画からテキストへの翻訳方法で手話翻訳を革命的に変えちゃうんだ。

新しいアプローチが画像とテキストのモデルにおけるバイアスを効果的に解決してるよ。

人間の洞察と機械学習を組み合わせて、より良い特徴選択を目指す。

人間のダンスとロボットの精密さが8時間にわたって独特に融合する。

LPLgradは、トレーニングに最適なデータを選ぶことで機械学習を改善する。