Suche nach Sparsifizierung

Sparsifizierung von Korrelationsclustering: Neue Approximationsergebnisse

In einer wegweisenden Studie wird untersucht, wie viel Kantengewicht in der Korrelationsclustering‑Aufgabe benötigt wird, um die besten lin…

arXiv – cs.LG 17.02.2026 05:00

Forschung

Weniger trainieren, schneller inferieren: Sparsity-basiertes Finetuning

Ein neues arXiv-Preprint (2602.09169v1) präsentiert einen innovativen Ansatz, um große Sprachmodelle effizient an spezifische Aufgaben anzu…

arXiv – cs.LG 11.02.2026 05:00

Forschung

Dynamische Cutoffs beschleunigen ML-Interatomische Potentiale

Maschinelles Lernen hat die Simulation von Atomen revolutioniert, doch die Geschwindigkeit und der Speicherbedarf von ML‑Interatomischen Po…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

Forschung

RefProtoFL: Kommunikationssparendes Federated Learning mit Referenzprototypen

Federated Learning ermöglicht es, Modelle gemeinsam zu trainieren, ohne dass rohe Daten ausgetauscht werden. In ressourcenbeschränkten Edge…

arXiv – cs.LG 22.01.2026 05:00

Forschung

Sherry: 1,25‑Bit‑Ternärquantisierung mit feingranularer Sparsifizierung

Die Verbreitung großer Sprachmodelle auf ressourcenbeschränkten Edge‑Geräten wird zunehmend durch hohe Speicher- und Rechenanforderungen ge…

arXiv – cs.LG 14.01.2026 05:00

Forschung

M³Prune: Effizientes Graph-Pruning für Multi-Modal Multi-Agent Retrieval-Gen

Ein neues arXiv-Papier präsentiert M³Prune, ein hierarchisches Graph-Pruning-Framework, das die Kommunikation zwischen mehreren Agenten in…

arXiv – cs.AI 26.11.2025 05:00

Forschung

Neuer Algorithmus ermöglicht vollständige Medline‑Karten mit Self‑Organizing Map

Ein neu entwickelter Algorithmus für die Multiplikation spärlicher Matrizen hat die Grenzen der Medline‑Datenbank neu definiert. Durch die…

arXiv – cs.LG 20.11.2025 05:00

Forschung

TwIST: Effiziente Sparsifizierung von LLMs ohne Nachbearbeitung

Mit dem neuen Framework TwIST wird die Sparsifizierung großer Sprachmodelle revolutioniert. Durch paralleles Training mehrerer Subnetzwerke…

arXiv – cs.LG 07.11.2025 05:00

Forschung

GLASS: Schnelle LLM-Ausführung durch globale‑lokale neuronale Aggregation

Die Ausführung großer Sprachmodelle auf Edge‑Geräten erfordert eine aggressive, prompt‑bewusste Dynamik, um Rechenaufwand zu reduzieren, oh…

arXiv – cs.LG 21.08.2025 05:00

Forschung

SamKV reduziert KV-Cache‑Länge um 85 % und steigert Durchsatz in RAG

Große Sprachmodelle stehen vor enormen Kosten bei der Verarbeitung langer Sequenzen. Um die Effizienz zu erhöhen, wird häufig der historisc…

arXiv – cs.LG 19.08.2025 05:00

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SamKV reduziert KV-Cache‑Länge um 85 % und steigert Durchsatz in RAG

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SamKV reduziert KV-Cache‑Länge um 85 % und steigert Durchsatz in RAG