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Analisando as fraquezas das DNNs contra exemplos adversariais e suas implicações.

Um novo método pra comprimir CNNs mantendo a precisão pra um processamento de imagem eficiente.

PV-Tuning melhora o ajuste fino e a compressão para modelos de linguagem grandes.

Novos métodos melhoram o desempenho do modelo durante a quantização em modelos de linguagem.

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Analisando os perigos dos modelos de linguagem quantizados e seu possível uso indevido.

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Um novo método pra rodar Diffusion Transformers de forma mais eficaz em dispositivos menores.

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Analisando como a qualidade do conjunto de calibração afeta o desempenho do LLM depois da quantização.

Um novo método melhora a privacidade dos dados para análise de dados discretos.

As DSNNs processam informações como neurônios de verdade, elas oferecem uma eficiência melhor pra lidar com dados.

Um método pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço usando aprendizado de representação.

Um novo método melhora a velocidade e a qualidade na geração de imagens e vídeos.

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Tender oferece uma solução nova para o uso eficiente de grandes modelos de linguagem.

Explore métodos para comprimir imagens enquanto economiza energia sem perder qualidade.

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QuEE combina quantização e saída antecipada para aprendizado de máquina eficiente.

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BrightFit aprimora as sugestões de cursos por meio de uma nova abordagem de recuperação em duas etapas.

Avaliando métodos pra melhorar o desempenho em contextos longos em modelos de linguagem.

Avanços em prever a qualidade da fala usando métodos eficientes para dispositivos móveis.

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Combinar poda e quantização torna a eficiência de DNN mais fácil para dispositivos menores.

Analisando técnicas de quantização pra melhorar o aprendizado distribuído em várias estruturas de rede.

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GPTQT melhora a eficiência e o desempenho na quantização de grandes modelos de linguagem, tornando a IA mais acessível.

Esse artigo apresenta um método pra identificar e gerenciar memes prejudiciais de forma eficaz.

A ISQuant oferece uma nova abordagem para quantização visando um deployment de modelo mais eficiente.

Avaliar quantização e poda pra otimizar modelos de DRL com recursos limitados.