コンピュータ技術 に関する最新の記事

SPIMの中身と最適化問題での可能性を探る。

フィードバック磁場が先進技術のための磁化ダイナミクスにどう影響するかを調べる。

新しいシステムが異種プロセッサでのアプリケーションのパフォーマンスとエネルギー効率を向上させる。

スカーミオンの研究が先進的なコンピューティング技術の新しい可能性を示してるよ。

研究者たちは、強化学習を使って量子状態の解消技術を向上させている。

新しいコンピューティング手法がAIシステムのエネルギー消費を減らす方法を発見しよう。

新しい方法が、大規模な事前学習モデルの継続学習と適応性を向上させる。

新しい方法がCPU上でLLMの性能を向上させて、もっと広く利用できるようにしたんだ。

新しい方法がPDEを使った最適制御問題の解決効率を高める。

統一されたTEEデザインが、安全なコンピューティングのためにCPUとNPUのコラボレーションを向上させる。

研究は、複雑なマグノン相互作用がコンピューティングにおけるデバイスのパフォーマンスにどのように影響するかを明らかにしている。

LeanQuantは、高度な量子化技術を通じてモデルのサイズと品質を向上させるんだ。

スパイキングニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させる新しい方法。

新しい方法がディープニューラルネットワークの効率を向上させて、エネルギーの使い方を減らし、速度を上げてるよ。

この記事では、スーパーネットからの転送学習を利用して神経ネットワークのトレーニング速度を向上させる方法について話してるよ。

新しい方法で流体シミュレーションの効率が向上し、予測精度が高まった。

効果的なリソース監視は、科学研究のワークフローにおけるデータ処理を向上させるよ。

光学イジングマシンの複雑な問題解決における効率を探る。

神経形態コンピューティングは脳の機能を真似して、現代のデバイスで効率的な処理を実現するんだよ。

フォトニックコンピュータの新しい技術は、複数のタスクを効率的に処理する可能性を示してるね。

AquilaMoEは、効率的にデータを使ってバイリンガル言語モデルのトレーニングを最適化するためにEfficientScaleを使ってるよ。

動的技術がハードウェアのパフォーマンスと柔軟性をどう改善するかを学ぼう。

研究によると、LAFOの特性がSHNOの性能と効率にどのように影響を与えるかがわかったよ。

フィジカルニューラルネットワークの可能性を探って、計算効率を変革しよう。

合成周波数次元を探って、マグノンを制御して、情報処理を強化する。

光システムは低エネルギーで高速データ処理を提供し、コンピューティングを変革してるよ。

Macformerは、先進的なアテンション技術を使って長いシーケンスの処理効率を向上させる。

人工知能とコンピューティングにおけるフォトニックKANの効率を探ってる。

スピン波を調査することで、将来の技術におけるデータ伝送が変わるかもしれない。

LLaMA3-70Bは、8ビット量子化によるパフォーマンスに独自の問題を抱えてる。

品質を落とさずにテキスト生成を早める方法。

SNNとANNのエネルギー消費を比べる。

AIツールの進化とそれがテクノロジーに与える影響を探る。

量子状態がどんだけ変わるかと、量子力学における複雑さの概念についての概要。

新しい圧縮技術で、精度を維持しながら大規模言語モデルのトレーニングが速くなったよ。

nekCRFは、効率を上げて排出を減らすために燃焼シミュレーションを強化するよ。

新しいモデルは、さまざまなサイズの専門家と一緒に性能を向上させる。

高エネルギー物理学の研究者たちは、さまざまなコンピューティングリソースのためにソフトウェアを最適化してるよ。

情報を消すことが必ずしもエネルギー損失を意味しない新しい視点。

構造化ドロップアウトはモデルの学習を向上させて、トレーニングプロセスを早めるよ。