「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

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 →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Efficient Heterogeneous Large Language Model Decoding with Model-Attention Disaggregation はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.CL, cs.DC | Token Level Routing Inference System for Edge Devices はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.LG | FAST: Federated Active Learning with Foundation Models for Communication-efficient Sampling and Training はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Federated Automated Feature Engineering はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, I.2.11 | Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning はコメントを受け付けていません

Reducing the Communication of Distributed Model Predictive Control: Autoencoders and Formation Control

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 コミュニケーションは、ワイヤレス通信の進歩にもかかわらず、現実的な設定にお … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Reducing the Communication of Distributed Model Predictive Control: Autoencoders and Formation Control はコメントを受け付けていません

Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

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

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, I.2.11 | Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning はコメントを受け付けていません

Federated Learning for Medical Image Classification: A Comprehensive Benchmark

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 連邦学習パラダイムは、参加者のプライバシーを保護しながら、孤立した多施設デ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.DC | Federated Learning for Medical Image Classification: A Comprehensive Benchmark はコメントを受け付けていません

Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 モノのインターネット（IoT）のような最近のトレンドは、ほとんどすべての種 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.MA, cs.PL, D.1.3 | Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus はコメントを受け付けていません

Efficient Federated Learning Tiny Language Models for Mobile Network Feature Prediction

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 通信では、自律ネットワーク（ANS）は、特定の要件（帯域幅など）と利用可能 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, eess.SP | Efficient Federated Learning Tiny Language Models for Mobile Network Feature Prediction はコメントを受け付けていません