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Ergebnisse für “Executor”
Praxis

<p>TorchAO erweitert Quantization‑Aware Training für Edge‑LLMs</p> <p>In unserem letzten Blog‑Post haben wir den ersten Quantization‑Aware Training‑Flow (QAT) in TorchAO vorgestellt, der große Sprachmodelle für Edge‑Geräte mit ExecuTorch optimiert. Dieser Ansatz ermöglicht es, Modelle auf kleineren Plattformen einzusetzen, ohne dabei die Genauigkeit zu stark zu beeinträchtigen.</p> <p>Seitdem haben wir den Flow weiterentwickelt und zusätzliche Optimierungen integriert. Die neue Version unterstützt nun erwei
PyTorch – Blog
Forschung

KI‑Co‑Piloten in der biomedizinischen Forschung: Neue Bewertungsansätze In den letzten Jahren werden künstliche Intelligenz‑Systeme immer häufiger in der biomedizinischen Forschung eingesetzt. Trotz dieser rasanten Verbreitung zeigen aktuelle Bewertungsrahmen, dass sie die Rolle von KI als echte Forschungspartnerinnen und -partner nicht ausreichend abbilden. Eine schnelle Übersicht aus drei großen Datenbanken und zwei Preprint‑Servern, die die Zeitspanne vom 1. Januar 2018 bis zum 31. Oktober 2025 abde
arXiv – cs.AI
Praxis

<h1>ExecuTorch 1.0: Revolutioniert die Edge‑KI mit nahtloser PyTorch‑Bereitstellung</h1> <p>ExecuTorch 1.0 bringt die nächste Generation der Edge-KI auf den Markt. Mit dieser neuen Version können Entwickler PyTorch‑Modelle direkt auf mobilen, eingebetteten und Desktop‑Geräten ausführen, ohne sie konvertieren oder neu schreiben zu müssen.</p> <p>Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Hardware‑Backends, darunter CPUs, GPUs, FPGAs und spezialisierte KI‑Beschleuniger, wodurch die Leistung und Effizie
PyTorch – Blog