効率的な言語モデルのパフォーマンスのために、ワイヤレス分散エキスパートを探求中。
Nan Xue, Yaping Sun, Zhiyong Chen
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コンピューターサイエンス - 分散・並列・クラスターコンピューティング
RSSこの記事では、メッセージの順序がブロックチェーン取引の公平性にどのように影響するかについて話してるよ。
Zhuolun Li, Evangelos Pournaras
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AIモデルのトレーニングでGPUの活用を高める効率的な戦略。
Palak, Rohan Gandhi, Karan Tandon
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IoTとtinyMLがスマート交通管理をどう変えてるか探ってるよ。
Javier Conde, Andrés Munoz-Arcentales, Álvaro Alonso
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機械が協力して、限られたメモリでアイテムの選択を最適化するんだ。
Thai Bui, Hoa T. Vu
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Llama Guardで移動中もAIの会話を安全に保ってるよ。
Igor Fedorov, Kate Plawiak, Lemeng Wu
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手頃なAIが小型デバイスで使えるようになったおかげで、スマート技術がみんなに身近になったよ。
Zeinab Nezami, Maryam Hafeez, Karim Djemame
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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。
Siddharth Agarwal, Maria A. Rodriguez, Rajkumar Buyya
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予知保全は鉱山機械が故障を避けるのを助けてコストを削減するんだ。
Raúl de la Fuente, Luciano Radrigan, Anibal S Morales
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クラウドコンピューティングの効率が上がってるのにエネルギー消費が増えていくっていう矛盾を探る。
Prateek Sharma
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コミュニティ検出がネットワークをどう形成し、いろんな分野をどんなふうに向上させるかを学ぼう。
Subhajit Sahu
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データプライバシーを向上させるためのAuto-MLとフェデレーテッドラーニングの交差点を探る。
Yasaman Saadati, M. Hadi Amini
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IoTとLLMが協力して日常生活をどう変えるか探ってみよう。
Ibrahim Kok, Orhan Demirci, Suat Ozdemir
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低消費電力デバイス向けのアテンションメカニズムを強化する新しいアプローチ。
Mohammadali Shakerdargah, Shan Lu, Chao Gao
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ハイパーグラフにおける弱独立集合とそのアルゴリズムについての考察。
Duncan Adamson, Will Rosenbaum, Paul G. Spirakis
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新しいツールがDNA分析をGPU技術を使って速くするよ。
Bertil Schmidt, Felix Kallenborn, Alexander Wichmann
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ハードウェアとコミュニケーションがディープラーニングの効率に与える影響を調べる。
Jared Fernandez, Luca Wehrstedt, Leonid Shamis
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TrustMeshは、構造化されたアプローチでIoTデバイス間の安全な通信を確保するよ。
Murtaza Rangwala, Rajkumar Buyya
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RandNet-Pararealは、時間依存方程式の解法を効率的に速くするよ。
Guglielmo Gattiglio, Lyudmila Grigoryeva, Massimiliano Tamborrino
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自動運転技術の課題を乗り越えて、安全な未来を目指そう。
Paolo Burgio, Angelo Ferrando, Marco Villani
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フェデレーテッドラーニングがアクティビティ認識をどう向上させるか、データの課題にも対応しながら探ってみよう。
Rastko Gajanin, Anastasiya Danilenka, Andrea Morichetta
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この論文は、エッジデバイスのパフォーマンス向上のためのANN手法を評価してるよ。
Ali Ganbarov, Jicheng Yuan, Anh Le-Tuan
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FedRAVは、自律走行車がデータをプライベートに保ちながら共同で学べるようにするんだ。
Yijun Zhai, Pengzhan Zhou, Yuepeng He
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ルフィがAIモデルのトレーニング効率をどうやって向上させるかを発見しよう。
Fahao Chen, Peng Li, Zicong Hong
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DiffServeはリクエストをうまく並べ替えることで、画像生成の速度と品質を向上させるよ。
Sohaib Ahmad, Qizheng Yang, Haoliang Wang
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OMP4Pyは、簡単に使えるディレクティブでPythonの並列計算のパフォーマンスを向上させるよ。
César Piñeiro, Juan C. Pichel
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ServerlessLLMが大規模言語モデルのコールドスタート問題にどう対処しているか学ぼう。
Himel Ghosh
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CAMAは連合学習の効率を向上させつつ、エネルギー消費と排出を減らすんだ。
M S Chaitanya Kumar, Sai Satya Narayana J, Yunkai Bao
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カメレオンシステムはリソースをうまく管理して言語モデルのパフォーマンスを向上させる。
Nikoleta Iliakopoulou, Jovan Stojkovic, Chloe Alverti
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SuperGCNは、高度なCPU技術を使って大きなグラフのトレーニング効率を向上させる。
Chen Zhuang, Peng Chen, Xin Liu
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新しいシステムが大規模言語モデルのやり取りにおけるアクセスと公平性を向上させる。
Redwan Ibne Seraj Khan, Kunal Jain, Haiying Shen
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ディープラーニングモデルの通信オーバーヘッドを減らしてトレーニング速度を上げる方法を学ぼう。
Satoki Ishikawa, Tal Ben-Nun, Brian Van Essen
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データ処理の失敗を効率よく管理する賢い方法。
Demian Hespe, Lukas Hübner, Charel Mercatoris
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フェデレーテッドラーニングがどうやってデータを安全に保ちながら機械学習モデルを向上させるかを学ぼう。
Allan M. de Souza, Filipe Maciel, Joahannes B. D. da Costa
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衛星は、迅速な災害対応のために搭載されたデータを処理する。
Meghan Plumridge, Rasmus Maråk, Chiara Ceccobello
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APEXは大規模言語モデルの設定を簡素化して、時間とリソースを節約するんだ。
Yi-Chien Lin, Woosuk Kwon, Ronald Pineda
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APIがデバイス間のコミュニケーションを強化しつつ、セキュリティを確保する方法を見てみよう。
Dongha Kim, Chanhee Lee, Hokeun Kim
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CkIOは、高性能シミュレーションのためにファイル読み込み速度を向上させるんだ。
Mathew Jacob, Maya Taylor, Laxmikant Kale
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言語処理におけるハイブリッドモデルの利点と課題を探る。
Rui Pan, Zhuang Wang, Zhen Jia
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並行環境でのデータ構造の管理について学ぼう。
Faith Ellen, Gal Sela
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