Novas técnicas de compressão aceleram o treinamento de modelos de linguagem grandes sem perder a precisão.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Novas técnicas de compressão aceleram o treinamento de modelos de linguagem grandes sem perder a precisão.
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Novos métodos melhoram a eficiência do aprendizado de máquina em ambientes móveis.
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Analisando o consumo de energia em supercomputadores pra melhorar a eficiência.
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O balanceamento de carga movido por IA melhora a performance e a eficiência na nuvem.
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Uma nova abordagem para IA móvel flexível usando modelos de linguagem no dispositivo.
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Apresentando o FedFT, um jeito de melhorar a comunicação no Aprendizado Federado.
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Esse artigo analisa como a integração de Coarray e CUDA Fortran melhora o desempenho computacional.
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Um trabalho interessante sobre alinhamento de sequências de DNA ajuda a ensinar programação paralela.
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Saiba como a Verificação de Entrada de Modelo garante a precisão das simulações em várias áreas.
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Um novo método melhora o aprendizado colaborativo otimizando a seleção de clientes e o treinamento de modelos personalizados.
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Explorando novos protocolos para consenso seguro em redes descentralizadas usando tecnologia quântica.
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Uma nova biblioteca melhora os algoritmos MPPI para aplicações em robótica.
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Um novo método pra treinar CNNs direto em dispositivos móveis e de borda.
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Aperfeiçoando gêmeos digitais com modelos de ordem reduzida e computação de alto desempenho.
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Um novo método melhora a privacidade enquanto garante um bom desempenho do modelo em Aprendizado Federado.
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Inf-MLLM melhora a eficiência em lidar com fluxos de dados complexos com recursos limitados.
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Método inovador de dados sintéticos melhora a precisão da imagem médica enquanto protege a privacidade dos pacientes.
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Novas estratégias para a colaboração entre agentes aumentam a confiança e a eficiência nas respostas da IA.
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Um novo método melhora a confiabilidade e a eficiência do blockchain em redes descentralizadas.
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O FedD2P oferece uma nova forma de IoT treinar modelos sem precisar de muitos recursos.
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Analisando o desempenho de datacenters HPC com cargas de trabalho ML e tradicionais.
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Uma nova abordagem para aprendizado federado que melhora a precisão e o uso de recursos.
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Novos algoritmos melhoram a computação de funções de Bessel modificadas para várias aplicações.
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A Replicação Colaborativa sem Coordenação facilita o trabalho em grupo sem precisar ficar trocando mensagem toda hora.
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Um método pra lidar melhor com redes grandes em aprendizado de máquina.
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Explorando a mudança para métodos centrados em GPU pra uma performance de computação melhor.
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O aprendizado federado enfrenta desafios de privacidade de dados em áreas sensíveis.
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Um novo framework melhora o agendamento e a execução de tarefas na computação em borda.
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Um novo método melhora a privacidade dos dados em machine learning com abordagens personalizadas.
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Um novo método que melhora o reconhecimento de fala ao mesmo tempo que garante a privacidade dos dados.
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CountChain usa blockchain pra melhorar a precisão e confiança na contagem de anúncios online.
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Esse artigo fala sobre uma nova abordagem para gerenciamento de rede usando computação sem servidor.
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Um novo ambiente RL tem como objetivo melhorar a otimização de código para o compilador MLIR.
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Um estudo analisando a tolerância a falhas do blockchain em cinco sistemas modernos.
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Um novo método combina Aprendizado Federado e Treinamento Adversarial para detecção de ameaças internas.
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Essa pesquisa melhora as simulações de RFA aplicando técnicas de computação paralela pra reduzir o tempo de execução.
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A CARAML oferece uma nova maneira de avaliar a eficiência de hardware de IA em tarefas de aprendizado de máquina.
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Este artigo fala sobre métodos de dados focados em privacidade usando aprendizado federado e hashing de transferência profunda.
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Nova método melhora análise de ressonância magnética para diagnóstico de demência usando técnicas clássicas e quânticas.
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RapidOMS oferece uma abordagem mais rápida e eficiente para a análise de espectrometria de massas.
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