月別アーカイブ: 2024年9月

Efficient Parallelization Layouts for Large-Scale Distributed Model Training

要約 大規模な言語モデルを効率的にトレーニングするには、数百のハードウェア アク … 続きを読む

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Incentivizing Exploration with Linear Contexts and Combinatorial Actions

要約 私たちは、インセンティブ付きバンディット探索の研究を進めています。この研究 … 続きを読む

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AUGUR, A flexible and efficient optimization algorithm for identification of optimal adsorption sites

要約 この論文では、AUGUR (Aware of Uncertainty Gr … 続きを読む

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Triggering Dark Showers with Conditional Dual Auto-Encoders

要約 我々は、コライダーでの汎用かつモデルに依存しない新しい物理検索のための条件 … 続きを読む

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Testing Dependency of Weighted Random Graphs

要約 この論文では、2 つの重み付きランダム グラフ間のエッジ依存性を検出するタ … 続きを読む

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Robust Estimation under the Wasserstein Distance

要約 我々は、最適輸送(OT)理論に基づいた確率分布間の一般的な不一致尺度である … 続きを読む

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Learning To Help: Training Models to Assist Legacy Devices

要約 物理デバイス上のハードウェアに実装された機械学習モデルは、長期間にわたって … 続きを読む

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CRISP: Curriculum Inducing Primitive Informed Subgoal Prediction for Hierarchical Reinforcement Learning

要約 階層強化学習 (HRL) は、時間的抽象化を使用して複雑な長期問題を解決す … 続きを読む

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PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations

要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) サロゲート モデルとして最近 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません

Order of Magnitude Speedups for LLM Membership Inference

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コンピューティングに広範な革命をもたらす … 続きを読む

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