技術革新 に関する最新の記事

言語モデルのファインチューニングのための質の高いトレーニングデータを生成する方法。

新しい方法がKVキャッシュ再利用を使って大規模言語モデルの応答を高速化するよ。

研究者たちは、Max-Cut問題を効率的に最適化するための量子アルゴリズムを調査している。

新しい方法で、合成データを使ってLoRAモジュールを移転できるようになって、元のデータへの依存を最小限に抑えられる。

研究者たちがカーキャット量子ビットを改善して、未来の量子コンピュータの信頼性を向上させたよ。

新しいアプローチで、マルチユーザー環境の無線性能が向上するよ。

多様な言語で言語モデルの効果を高める技術。

VeLoRAは、大きなモデルのトレーニングでパフォーマンスを落とさずにメモリの使い方を最適化するよ。

多様なデータソースで動画オブジェクトセグメンテーションのパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

新しい方法が言語モデルを強化して、多様な反応を積極的に探すようになる。

新しい手法がラベルなしの機械学習の課題に取り組んでるよ。

量子ドットの性能向上における電荷ダイナミクスの役割を調べる。

AIシステムのための新しい継続学習の方法で、知識の保持を強化する。

言語モデルの効率を高めてコストを削減する新しい方法。

CCILは、修正ラベルを使ってロボット学習を改善する新しいアプローチを提供してるよ。

MEMoEは、言語モデルの編集を強化し、効率的に正確なアップデートを実現するよ。

ETHERは、大規模な機械学習モデルを微調整するためのコスト効率の良い方法を提供するよ。

新しいアプローチは、テキスト生成で人間の好みに焦点を当てることで言語モデルを強化する。

PadFLは、異なるデバイスの能力に応じてモデルの共有と効率を向上させるよ。

サイバーセキュリティタスクにおけるLLMの評価のための新しいベンチマーク。

新しい方法で、適応型候補選択を使ってテキスト生成速度がアップしたよ。

分散ディープラーニングのためのコミュニケーション改善のために、フェデレーテッドダイナミックアベレージングを紹介するよ。

新しい方法が、言語モデルから安全で高品質なテキスト生成を確実にすることを目指してるよ。

SpaFLは、フェデレーテッドラーニングにおけるコミュニケーションと計算を強化しつつ、個人データを守るんだ。

この記事では、より良いエンタングルペアの品質のために浄化プロトコルを選ぶモジュールについて話してるよ。

PyJuiceは、機械学習のための確率回路の速度とメモリ効率を向上させる。

FlexKalmanNetはデータから学んで宇宙船のナビゲーションを改善する。

新しいフレームワークがパルス生成を最適化して、量子回路のパフォーマンスを向上させるんだ。

様々な入力タイプから高品質なパノラマ画像を作成する方法。

新しいモデルが動画と画像を使って物体の相互作用の予測を改善した。

データベースクエリの基数推定精度を向上させる革新的なモデルを紹介するよ。

MultiEditsは、テキストプロンプトを使って同時に画像を変更できるから、効率とクオリティがアップするよ。

新しい方法が自動運転車同士のデータ共有を強化して、交通安全を向上させる。

ReSaQuSは革新的なリソース管理技術を使って量子検索の効率を向上させる。

新しい手法で画像や動画の生成速度と品質が向上したよ。

行列の掛け算を使わずに効率よく動作するモデルを見てみよう。

新しい手法が、デコイ状態技術を使って量子鍵配送のセキュリティを強化してるよ。

新しい方法が特化型プログラミング言語のコード生成を強化する。

近接場ビームフォーミングの研究は、無線通信システムを改善することを目指してるよ。

新しいフレームワークがディープラーニングモデルの設計におけるカーボン排出を減らす。