HoSZp permite cálculos eficientes em dados científicos comprimidos, melhorando os fluxos de trabalho de análise.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Descubra como os modelos de linguagem nos dispositivos melhoram a velocidade e a privacidade.
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Um novo método torna o uso de modelos de linguagem grandes em dispositivos móveis mais eficiente.
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Este artigo explora a quantização zero-shot e suas aplicações em imaging infravermelho.
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Novas estratégias simplificam a decodificação de códigos LDPC para comunicações mais rápidas.
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O LLaMA3-70B enfrenta uns problemas únicos com a quantização de 8 bits que afetam seu desempenho.
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Descubra métodos eficientes para ajustar grandes modelos de linguagem usando ruído gaussiano.
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Novos métodos permitem monitorar a pressão arterial de forma não invasiva com dispositivos vestíveis.
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Uma abordagem inovadora para comprimir modelos avançados de forma eficiente sem perder desempenho.
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Novos métodos melhoram a eficiência na geração de imagens em dispositivos limitados.
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Explorando os conceitos chave e as implicações do experimento Stern-Gerlach na física quântica.
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Um novo método se adapta a sinais de entrada, melhorando a precisão da quantização.
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Aprenda como a compressão de modelos melhora a eficiência de grandes modelos de linguagem.
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Um método pra melhorar a eficiência e o desempenho dos modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram o desempenho de redes neurais em dispositivos com recursos limitados.
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RC-FED reduz os custos de comunicação enquanto mantém a qualidade do modelo no aprendizado federado.
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Este estudo analisa o desempenho e as condições para redes neurais quantizadas sob aritmética de ponto fixo.
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Um novo algoritmo melhora a coordenação entre os nós com limites de comunicação.
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Este artigo fala sobre o DilateQuant pra melhorar a velocidade e a precisão dos modelos de difusão.
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AXE melhora o desempenho do modelo enquanto minimiza o estouro na quantização consciente do acumulador.
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Um novo chatbot ajuda os estudantes com perguntas de múltipla escolha de STEM.
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P4Q combina ajuste fino e quantização pra uma performance eficiente de modelos de linguagem visual.
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Otimizando DNNs com quantização em potências de dois para dispositivos com recursos limitados.
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Métodos inovadores buscam tornar modelos de linguagem grandes mais eficientes e fáceis de usar.
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Modelos de 1-bit mostram um grande potencial em eficiência e desempenho de machine learning.
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Descubra como pequenas mudanças podem enganar chatbots e provocar respostas inesperadas.
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Aprenda sobre quantização e como ela impacta os modelos de linguagem.
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A precisão impacta a eficácia e o custo do treinamento de modelos de linguagem.
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Analisando como simplificar modelos afeta a clareza nas decisões e o desempenho.
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MicroScopiQ melhora o desempenho dos modelos de IA enquanto consome menos energia.
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QuanCrypt-FL melhora a segurança no Aprendizado Federado usando técnicas avançadas.
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Um método novo melhora as buscas AKNN pra ficar mais rápido e preciso.
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Aprenda como a quantização ajuda a otimizar modelos de linguagem grandes para o uso no dia a dia.
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Pesos super são essenciais pra performance e eficiência do modelo de linguagem.
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Este estudo analisa como grandes modelos de linguagem podem se comportar mal e ser manipulados.
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A ASER oferece um jeito de melhorar modelos de linguagem quantizados sem perder performance.
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ZipNN comprime modelos de IA de forma eficiente, mantendo os detalhes essenciais intactos.
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Modelos menores de LLMs ajudam, mas têm problemas sérios de qualidade na geração de código.
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Um novo método acelera o processamento de IA sem perder precisão.
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