Tema: Optimización De Modelos
2024
Avance en QA: Mejoras en Confiabilidad con Aprendizaje-para-Diferir
Introducción de un mecanismo innovador que delega decisiones complejas a expertos o modelos superiores, incrementando la precisión en contextos ambiguos.
2024
FedSpaLLM: Innovación en la Optimización de Modelos de Lenguaje con Aprendizaje Federado
Un nuevo enfoque en la poda de modelos garantiza la eficiencia y privacidad en entornos computacionales variados.
2024
EfficientDL: Optimización Revolucionaria en Aprendizaje Profundo
Una nueva herramienta que predice el rendimiento y optimiza componentes de sistemas sin entrenamientos prolongados.
2024
Innovación en Recomendaciones Secuenciales: PARec y FPARec Superan Modelos Previos
Nuevos Modelos Impulsan la Precisión en Recomendaciones Basadas en Seguimiento de Usuario