「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Towards Trustworthy Federated Learning with Untrusted Participants

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 悪意のある参加者とデータのプライバシーに対する回復力は、信頼できる連合学習 … 続きを読む →

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Crowd-SFT: Crowdsourcing for LLM Alignment

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、人間のフィードバック（RLHF）からの監 … 続きを読む →

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KVPR: Efficient LLM Inference with I/O-Aware KV Cache Partial Recomputation

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の推論は計算的に要求があります。 自動回帰デ … 続きを読む →

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LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 クラウドベースの独自の大規模言語モデル（LLMS）の広範な採用により、運用 … 続きを読む →

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TC-GS: A Faster Gaussian Splatting Module Utilizing Tensor Cores

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 3Dガウススプラッティング（3DG）は、ガウスブレンドがレンダリングパイプ … 続きを読む →

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Distributed Federated Learning for Vehicular Network Security: Anomaly Detection Benefits and Multi-Domain Attack Threats

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 接続された自動運転車および自律型車両では、安全なメッセージ分類のための機械 … 続きを読む →

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From Connectivity to Autonomy: The Dawn of Self-Evolving Communication Systems

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、6Gが自己進化するテレコムエコシステムとして想定しています。こ … 続きを読む →

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Differential Privacy Analysis of Decentralized Gossip Averaging under Varying Threat Models

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルの完全に分散したトレーニングは、スケーラビリティ、堅牢性、断 … 続きを読む →

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Federated Domain Generalization with Data-free On-server Matching Gradient

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 ドメイン一般化（DG）は、複数の既知のソースドメインから、未知のターゲット … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.MA, I.2.11 | Federated Domain Generalization with Data-free On-server Matching Gradient はコメントを受け付けていません

Optimizing edge AI models on HPC systems with the edge in the loop

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 エッジデバイスに展開された人工知能および機械学習モデル、たとえば、添加剤の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.DC, D.1.3 | Optimizing edge AI models on HPC systems with the edge in the loop はコメントを受け付けていません