Automatización de flujos de trabajo con IA en Málaga
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Spiffy acelera la inferencia de LLM difusivos hasta 6.3x en tasa de tokens, preservando la distribución de salida. ¡Descubre cómo!
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Los métodos de interpretabilidad (SAEs, sondas) buscan separar conceptos, pero manipular características afecta múltiples conceptos, desafiando la independencia
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Descubre cómo la generación autoregresiva descentralizada logra equivalencia teórica con el entrenamiento centralizado. Validado en benchmarks multimodales.
El marco DLNet demuestra que modelos pequeños pueden superar a grandes en pronósticos de batería para el borde. Implementado en Arduino con 94 kB y 21 ms, reduce error un 15.4%.
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