Destilación rápida de modelos de voz fundacionales con apilamiento intercalado
Descubre cómo el apilamiento intercalado acelera el entrenamiento en destilación de modelos de voz, manteniendo conocimiento por capa para mayor eficiencia.
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Descubre IntentKV, una técnica que poda la caché KV sin perder precisión, reduciendo un 92% el consumo de memoria en agentes LLM. Ideal para sistemas multi-turno.
Descubre cómo la fusión de operadores en la arquitectura Tensix reduce hasta un 37% la latencia en atención de LLM, manteniendo precisión superior al 98% en inferencia local.
Descubre Hyperflux, un método de poda que revela la importancia de cada peso mediante flujo y presión. Reduce latencia y energía manteniendo precisión.