cs.DC」カテゴリーアーカイブ

LServe: Efficient Long-sequence LLM Serving with Unified Sparse Attention

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、長いシーケンスの処理において顕著な可能性を … 続きを読む

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Autellix: An Efficient Serving Engine for LLM Agents as General Programs

要約 大規模な言語モデル(LLM)アプリケーションは、単純なチャットボットを超え … 続きを読む

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Gradient-based Trajectory Optimization with Parallelized Differentiable Traffic Simulation

要約 インテリジェントドライバーモデル(IDM)に基づいた並列化された微分可能な … 続きを読む

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Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning

要約 高いユーティリティと厳格なデータプライバシーは、一部のクライアント間で分散 … 続きを読む

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Differentially Private Clustered Federated Learning

要約 分散化された機械学習(ML)アプローチであるFederated Learn … 続きを読む

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A Bias-Correction Decentralized Stochastic Gradient Algorithm with Momentum Acceleration

要約 分散確率的最適化アルゴリズムは、大規模なデータセットを同時に処理し、モデル … 続きを読む

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FedMHO: Heterogeneous One-Shot Federated Learning Towards Resource-Constrained Edge Devices

要約 Federated Learning(FL)は、エッジコンピューティングシ … 続きを読む

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Glinthawk: A Two-Tiered Architecture for Offline LLM Inference

要約 オフラインの大手言語モデル(LLM)推論のアーキテクチャであるGlinTh … 続きを読む

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DSV: Exploiting Dynamic Sparsity to Accelerate Large-Scale Video DiT Training

要約 拡散トランス(DIT)は、高品質のビデオのモデリングと生成において顕著なパ … 続きを読む

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Ladder-residual: parallelism-aware architecture for accelerating large model inference with communication overlapping

要約 大規模な言語モデルの推論は、メモリ集約的で時間がかかる両方であり、多くの場 … 続きを読む

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