模型压缩
超解析内存网络：改变 Transformer 内存效率的新方法
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Hymba，一种挑战小型 LLM 极限的新架构
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稳定流：图像生成背后 "真正重要的层次 "可视化
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跨层关注大大减少了变压器内存
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Transformer
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[SA-FedLoRA] 降低联合学习通信成本的方法
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医疗
压缩传感革命：自动验证算法证明了神经网络的准确性
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[BitNet B1.58] 模型参数用三个值表示，精度优于 Llama！
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大型语言模型
苹果公司在内存容量有限的设备上实现高效的大规模语言模型推理
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I-ViT：以整数类型计算 ViT！此外，还提供由 I-BERT 技术发展而来的 Shiftmax 和 ShiftGELU！
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Transformer
ImageNet预学习模型的修剪在下游任务中是如何进行的？
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剪枝
在物联网设备上运行的神经网路的架构探索方法。
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纳斯达克
无条件的GANs的模型压缩
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生成对抗网络(GAN)
"LayerDrop "提议；Dropout层，而不是权重或节点！
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辍学
手机上实行GAN! 结合压缩技术减重，"GAN瘦身"
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生成对抗网络(GAN)
BERT For The Poor：用简单的技术降低复杂模型的权重，用有限的资源实现性能最大化的技术!
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剪枝