「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

DeltaZip: Efficient Serving of Multiple Full-Model-Tuned LLMs

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 大型言語モデル（LLMS）を微調整すると、ダウンストリームタスクのモデル品 … 続きを読む →

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RCC-PFL: Robust Client Clustering under Noisy Labels in Personalized Federated Learning

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 ユーザーがさまざまな個人モデルを学ぶことを目指しているパーソナライズされた … 続きを読む →

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Robustness of deep learning classification to adversarial input on GPUs: asynchronous parallel accumulation is a source of vulnerability

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 機械学習（ML）分類モデルが、敵対的な攻撃として知られる小規模なターゲット … 続きを読む →

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LoGoFair: Post-Processing for Local and Global Fairness in Federated Learning

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、分散型のデータソースから学 … 続きを読む →

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Federated Cross-Domain Click-Through Rate Prediction With Large Language Model Augmentation

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 厳しいプライバシーの制約の下でクリックスルーレート（CTR）を正確に予測す … 続きを読む →

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GREEN-CODE: Learning to Optimize Energy Efficiency in LLM-based Code Generation

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、日常生活に不可欠になり、さまざまな自然言語 … 続きを読む →

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ModServe: Scalable and Resource-Efficient Large Multimodal Model Serving

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模なマルチモーダルモデル（LMMS）は、画像、ビデオ、オーディオを超え … 続きを読む →

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RAGO: Systematic Performance Optimization for Retrieval-Augmented Generation Serving

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）と外部知識データベースからの検索を組み合わせた … 続きを読む →

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Capturing a Moving Target by Two Robots in the F2F Model

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 移動ターゲットを無限の実際のラインでキャプチャするための検索問題を調査しま … 続きを読む →

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Dispersion is (Almost) Optimal under (A)synchrony

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 分散の問題は、分散コンピューティングの文献で最近多くの注目を集めています。 … 続きを読む →

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