#FLOP

12 статьи
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Временное обучение сериалам для получения информации о видеонаблюдении AI-Generated Video Displication в размере 400 долл. США меньше FLOP

arXiv: 261 0351548v1 Annuales Type: New Humber Abstract: Последние достижения в области регенеративных видеомодели улучшили визуальный реализм, что делает обнаружение все более зависимым от тонких вре...

arXiv Computer Vision
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Bandwidth, not FLOP: Профилирование и ускорение отрезков на основе запросов

arXiv: 261.20.22377v 1 Annuse Type: cross Brieft: Models ofquester-progressation servision to achieves between fund with effects inline contribility on Workstation GPUs. Однако на граниальных устройст...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Виртуальное внимание

arXiv: 2610.10.17959v1 Тип уведомления: новое резюме: при разработке механизмов внимания в моделях с длинным текстом на больших языках имеется "невозможное треугольник" между размерами кэша KV, подгот...

arXiv NLP
2
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Сформулированная смесь экспертов: от геометрии экспертов до распределения слоем мощности

arXiv: 2610.14644v1 Аннонс Тип: новое резюме: модели мелкозернистых смесей экспертов (МОС) обычно увеличивают число экспертов, сужая круг каждого эксперта и рассматривая экспертную форму в качестве по...

arXiv AI
4
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Один блок, многоточие: периодические трансформаторы зрения с высокопрограммированными экспертами

arXiv: 261.10.12448v1 Annualce Type: New Humber: В этой работе мы показываем, что единый Трансформаторный блок, применяемый на периодической основе, может соответствовать точности полного закодера зре...

arXiv Computer Vision
1
Читать
arXiv AI
arXiv AI

VALSE: Вертикальная адаптивная эластичность слоя, набирающая силу в крупных языковых моделях

arXiv: 2610,07606v1 Annualse Type: новый резюме: настоящий документ устанавливает теоретическую основу для пропусков вертикального адаптивного слоя, доказав три основополагающих результата: i) формула...

arXiv AI
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

ЛЕССЕР: отбор данных после обучения с помощью градиентов результата

arXiv: 2610,03702v1 Тип уведомления: новое резюме: выбор данных после обучения для моделей с большим языком существенно влияет на эффективность работы в нижнем течении. Выбор данных на основе градиент...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Эффективное расширение масштабов аудиовизуальных моделей: совместное исследование трудностей и показа оптимизации расчетов

arXiv:2606.22790v3 Тип анонсации: заменить перекрестное резюме: крупные модели автоматического распознавания речи (АСР), такие как Whisper, должны быть развернуты в аппаратных средствах с весьма разли...

arXiv AI
1
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Не бросайте школу: оптимизация слоёв для эффективного обучения и опровержения LLM

arXiv: 26009,05275v1 Тип уведомления: новое резюме: выбытие слоя (т.е. стохастическая глубина) было продемонстрировано для обеспечения более быстрой подготовки, большей точности и надежности к скручив...

arXiv AI
1
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

О разработке архитектуры Qwen3.8-Next: оценка, эффективность и устойчивость подготовки кадров

arXiv: 2608,30320v1 Annuales Type: новый резюме: Мы описываем архитектуру и абляции Qwen3.8-Flash-Next, небольшую модель смеси экспертов с параметрами 125B, 6B активирован на символ и дополнительные 5...

arXiv NLP
2
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

I-FLOP: быстрое изучение порядка и родителей с помощью интервенционных данных

arXiv:2608.28245v1 Анонс Тип: новый Аннотация: Мы расширяем алгоритм FLOP (быстрое изучение порядка и родителей), недавно предложенный Wien\'obst et al. (2026) от наблюдательных до интервенционных дан...

arXiv Statistics
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

LoopMoE: унификация итеративного вычисления с помощью языкового моделирования

arXiv:2606.04438v2 Анонс Тип: замена Абстракт: Смесь-экспертов (MoE) и петлевые архитектуры масштабируют модели вдоль двух ортогональных осей, а именно пропускной способности и эффективной глубины. Те...

arXiv Machine Learning
1
Читать