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Un nouveau cadre organise les chemins d'optimation pour améliorer l'efficacité du Parameter-Efficient Fine-Tuning.
QASP réduit la variance et le coût de la recherche vectorielle en adaptant dynamiquement les paramètres pour atteindre le rappel cible.
Un service de tokenisation avec état qui élimine la répétition coûteuse pour les agents, accélérant le traitement jusqu'à 437x.
Une méthode de réplication prédictive du cache KV optimise l'inférence lors des pics de charge.
Une nouvelle méthode généralise l'auto-distillation on-policy en introduisant un paramètre β pour équilibrer stabilité et performance.
L'optimisation matrix-aware et SAM combinées à Muon améliorent la généralisation sur ImageNet.
Analyse technique des méthodes pour optimiser les ressources de calcul.