Artigos mais recentes para Eficiência Computacional

Um novo método para gerar texto mais rápido com saídas antecipadas eficientes em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem de poda aumenta a velocidade e a eficiência em modelos de aprendizado profundo.

GLRU otimiza as atualizações de modelos de machine learning para conjuntos de dados que mudam.

Uma olhada em métodos que melhoram de forma eficaz o treinamento de modelos de linguagem.

Uma nova abordagem melhora o armazenamento de dados e o desempenho em computação de alto desempenho.

BatchGFN melhora o aprendizado ativo em lote selecionando de forma eficiente pontos de dados úteis.

Novos métodos aumentam a eficiência das Redes Neurais de Espinhos com menos disparos.

Uma olhada na eficiência da busca por correspondência em aproximar funções-alvo com vários dicionários.

RecycleGPT acelera a geração de texto reaproveitando cálculos anteriores.

Pesquisas mostram que medições compactadas podem melhorar computações quânticas em fases topológicas protegidas por simetria.

Novos métodos de decodificação melhoram a correção de erros quânticos, garantindo precisão em cálculos complexos.

Pesquisa sobre conjuntos de dados compactos para modelos de machine learning usando imagens e texto.

Um novo método permite que modelos de aprendizado de máquina esqueçam dados de forma eficaz e rápida.

PaLD oferece maneiras eficientes de analisar relacionamentos em grandes conjuntos de dados.

Explorando novas maneiras de armazenamento e computação de dados de forma eficiente.

O ConcatPlexer melhora a forma como várias imagens são processadas de forma eficiente, sem perder precisão.

Um novo método melhora o desempenho de modelos de ML e DL durante a inferência.

Um estudo sobre métodos numéricos para resolver equações integrais de Fredholm.

O novo modelo GravNetNorm melhora a análise de nuvens de pontos em machine learning.

Um novo método melhora a qualidade das imagens super-resolvidas enquanto reduz as necessidades computacionais.

Abordagem inovadora acelera o treinamento de gráficos de interação temporal em GPUs.

Modelos eficientes usando menos parâmetros pra um desempenho melhor em deep learning.

Um novo método melhora a eficiência convertendo PINNs em SNNs para aplicações científicas.

Explorando melhorias pra acelerar os cálculos de potência na computação.

Hanayo melhora a eficiência de treinamento para grandes modelos de linguagem com sua estrutura em forma de onda.

Uma nova abordagem reduz o tamanho do modelo transformer com impacto mínimo na precisão.

Um novo método melhora a eficiência dos modelos VLP para tarefas do mundo real.

Novos métodos melhoram a descoberta de cliques k-defeituosos em redes complexas.

Uma nova abordagem melhora a eficiência da otimização bayesiana e reduz o tempo de computação de forma significativa.

Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado através de aprendizado em conjunto para previsões melhores.

O Filtro de Pontuação de Conjunto oferece uma nova abordagem para problemas de filtragem complexos.

Um estudo sobre como paralelizar redes neurais usando a linguagem de programação Go.

Um novo método minimiza erros de ressonância na borda na análise do comportamento de materiais multiescala.

Investigando como o ruído térmico afeta a eficiência da amostragem de bósons gaussianos.

Uma nova abordagem melhora os modelos de difusão para gerar dados de forma melhor e mais rápida.

Modelos de consistência melhoram a eficiência na tomada de decisões em aprendizado por reforço.

DeeDiff melhora os modelos de difusão pulando etapas desnecessárias, aumentando a velocidade sem perder qualidade.

A esparsificação bayesiana deixa os modelos de deep learning mais eficientes e com melhor desempenho.

Um novo método pra atualizar de forma eficiente as pontuações de PageRank em grafos que mudam.

Um novo método que melhora a capacidade dos modelos de linguagem em lidar com textos longos.