Escalado eficiente de GNNs con capas IO-aware
Descubre cómo optimizar GNNs con capas conscientes de E/S. Logra hasta 8.5x de aceleración y reduce la memoria hasta 76x. Implementaciones drop-in.
#capas
Acoplamiento de Subespacios para Compresión de LLM: Límites Empíricos
La optimización conjunta de capas en compresión de LLMs fracasa. El flujo residual desacopla las capas, haciendo clave la reconstrucción por capas.
Memoria por Diseño: Capas de Secuencia Probabilísticas
Descubre cómo las capas probabilísticas bayesianas mejoran la memoria en modelos de secuencias, reduciendo incertidumbre y aumentando robustez más allá del entrenamiento.
DisjunctiveNet: Aprendizaje simbólico neuronal con optimización convexa
DisjunctiveNet unifica redes neuronales y optimización convexa para cumplir reglas lógicas exactas en ciencia e ingeniería con datos escasos.
Las cuatro capas de la verificación de IA — Desde pruebas unitarias hasta la filosofía
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Más allá del recuerdo: Especificación del comportamiento como una capa interpretativa para la personalización de IA
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Conectando modos entrenados independientemente mediante conectividad por capas
Conexión por capas de modos entrenados por separado: aprende a ensamblar modelos de IA preentrenados para un rendimiento superior.
AG-REPA: Selección de Capas Causales para el Alineamiento de Representaciones en el Emparejamiento de Flujo de Audio
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Pre-entrenamiento eficiente de LLMs mediante capas SVD truncadas
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Métodos para la verificación formal de habilidades de agentes: Tres capas hacia una prueba mecánicamente verificable de contención de capacidades
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Capas de avance más expresivas: Parte I. Mezcla adaptativa por token de activaciones
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