cs.PF」カテゴリーアーカイブ

The Transient Cost of Learning in Queueing Systems

要約 キューイングシステムは、通信ネットワーク、ヘルスケア、サービスシステムなど … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, cs.PF, math.PR | コメントする

Performance Modeling of Data Storage Systems using Generative Models

要約 システムの高精度モデリングは、産業データ解析の主要分野のひとつである。シス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.PF | コメントする

NeRFlex: Resource-aware Real-time High-quality Rendering of Complex Scenes on Mobile Devices

要約 Neural Radiance Fields(NeRF)は、3D再構成にお … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.GR, cs.LG, cs.MM, cs.PF | コメントする

A Hitchhiker’s Guide to Understanding Performances of Two-Class Classifiers

要約 分類器の性能を正しく理解することは、様々なシナリオにおいて不可欠である。し … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.PF | コメントする

Quamba2: A Robust and Scalable Post-training Quantization Framework for Selective State Space Models

要約 状態空間モデル(SSM)は、一貫したメモリ使用量と高いパフォーマンスにより … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.PF | コメントする

Should AI Optimize Your Code? A Comparative Study of Classical Optimizing Compilers Versus Current Large Language Models

要約 従来の最適化コンパイラは、最新のソフトウェアシステムの複雑さの高まりに適応 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.PF, cs.SE | コメントする

Harnessing Chain-of-Thought Metadata for Task Routing and Adversarial Prompt Detection

要約 この作業では、タスクの難易度を決定し、生産コンテキストで大規模な言語モデル … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.PF | Harnessing Chain-of-Thought Metadata for Task Routing and Adversarial Prompt Detection はコメントを受け付けていません

Adaptive Orchestration for Large-Scale Inference on Heterogeneous Accelerator Systems Balancing Cost, Performance, and Resilience

要約 生成AIワークロードの急増により、運用コストを含めながらGPUと特殊なアク … 続きを読む

カテゴリー: 68U01, cs.AI, cs.PF | Adaptive Orchestration for Large-Scale Inference on Heterogeneous Accelerator Systems Balancing Cost, Performance, and Resilience はコメントを受け付けていません

Underwater Image Enhancement by Convolutional Spiking Neural Networks

要約 水中画像強化(UIE)は、自律的な視覚ベースのナビゲーションを含む海洋アプ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.PF, eess.IV | Underwater Image Enhancement by Convolutional Spiking Neural Networks はコメントを受け付けていません

BitDecoding: Unlocking Tensor Cores for Long-Context LLMs Decoding with Low-Bit KV Cache

要約 長いコンテキストの大規模な言語モデル(LLMS)の採用の増大は、キー価値( … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.CL, cs.PF | BitDecoding: Unlocking Tensor Cores for Long-Context LLMs Decoding with Low-Bit KV Cache はコメントを受け付けていません