「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Optimizing LLM Inference: Fluid-Guided Online Scheduling with Memory Constraints

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は今日のアプリケーションでは不可欠ですが、それ … 続きを読む →

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Transformer-Based Model for Cold Start Mitigation in FaaS Architecture

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 サーバーレスアーキテクチャ、特にサービス（FAAS）モデルとしての機能は、 … 続きを読む →

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FedRIR: Rethinking Information Representation in Federated Learning

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約 ネットワークエッジのモバイルおよびWeb-of-of-of-of-of-o … 続きを読む →

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Satellite Federated Fine-Tuning for Foundation Models in Space Computing Power Networks

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約 人工知能（AI）および低地球軌道（LEO）衛星の進歩により、さまざまな下流 … 続きを読む →

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FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 外部コントロールアーム（ECA）は、実験薬の早期臨床開発に通知し、規制当局 … 続きを読む →

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Efficient Heterogeneous Large Language Model Decoding with Model-Attention Disaggregation

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 変圧器ベースの大手言語モデル（LLMS）は、生成タスクで印象的なパフォーマ … 続きを読む →

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Token Level Routing Inference System for Edge Devices

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）推論の計算の複雑さは、エッジデバイスでの展開効 … 続きを読む →

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FAST: Federated Active Learning with Foundation Models for Communication-efficient Sampling and Training

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 Federated Active Learning（FAL）は、データのプ … 続きを読む →

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Federated Automated Feature Engineering

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 自動化された機能エンジニアリング（AutoFE）を使用して、重要な人間の介 … 続きを読む →

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Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）により、Edge Device … 続きを読む →

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