BrightFit aprimora as sugestões de cursos por meio de uma nova abordagem de recuperação em duas etapas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Avaliando métodos pra melhorar o desempenho em contextos longos em modelos de linguagem.
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Avanços em prever a qualidade da fala usando métodos eficientes para dispositivos móveis.
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Um método pra transformar dados contínuos em uma forma mais simples e discreta.
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Combinar poda e quantização torna a eficiência de DNN mais fácil para dispositivos menores.
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Analisando técnicas de quantização pra melhorar o aprendizado distribuído em várias estruturas de rede.
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Esse artigo explora os benefícios de usar FP8 no aprendizado federado.
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Estudando como a quantização afeta o desempenho em diferentes línguas.
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GPTQT melhora a eficiência e o desempenho na quantização de grandes modelos de linguagem, tornando a IA mais acessível.
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Esse artigo apresenta um método pra identificar e gerenciar memes prejudiciais de forma eficaz.
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A ISQuant oferece uma nova abordagem para quantização visando um deployment de modelo mais eficiente.
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Avaliar quantização e poda pra otimizar modelos de DRL com recursos limitados.
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Uma olhada nas preocupações de segurança dos modelos de linguagem comprimidos.
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Novo método melhora o desempenho de Redes Neurais Binárias sob falhas.
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Estudo das simetrias carrolianas e suas implicações na física moderna.
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A pesquisa foca no comportamento quântico do ModMax, um modelo de eletrodinâmica modificado.
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Um novo método que melhora o desempenho do modelo através de uma gestão eficaz de outliers.
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Novos métodos de deep learning melhoram a eficiência e a qualidade da compressão de imagens.
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Esse estudo melhora as medições de qubits usando aprendizado de máquina e tecnologia FPGA.
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Treinar DNNs em microcontroladores aumenta a eficiência e a privacidade na tecnologia inteligente.
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Uma visão geral dos lagrangianos regulares e seu papel na matemática e na física.
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Esse artigo analisa como a quantização pode melhorar a eficiência do treino de modelos de linguagem Transformer.
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O MCU-MixQ melhora o desempenho de modelos de IA em microcontroladores otimizando o uso de recursos.
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Estudo revela que a análise de sentimentos melhora com LLMs locais e votação da maioria.
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Técnicas pra otimizar RNNs, focando nos desafios do Mamba e da quantização.
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Modelos menores, feitos pra áreas específicas, tipo medicina, mostram um grande potencial.
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Novo método melhora modelos de deep learning para dispositivos com recursos limitados.
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Uma visão geral da criação de música MIDI e seu potencial expressivo.
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Métodos para acelerar a diarização de falantes sem perder precisão.
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Novos métodos buscam rodar modelos poderosos de forma eficiente em hardware limitado.
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Reduzindo o tamanho do modelo e melhorando a eficiência com formatos de baixa precisão.
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Aprenda métodos para otimizar modelos de linguagem grandes para ter um desempenho e eficiência melhores.
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Usando LLMs pra melhorar tarefas de e-commerce com ajuste de instruções e quantização.
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Analisando como o número de antenas influencia o desempenho da comunicação MIMO de 1-bit.
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Combinando HW-NAS e ACO pra redes neurais eficientes.
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Explorando técnicas pra melhorar o desempenho de LLM durante a inferência.
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Um novo método aumenta a eficiência e o desempenho de modelos de linguagem multimodal grandes.
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Aprenda como o PQV-Mobile melhora os ViTs para aplicações móveis eficientes.
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Um olhar sobre os princípios e desafios da teoria das cordas.
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Pesquisas trazem novas perspectivas sobre buracos negros através de um novo esquema de quantização.
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