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Ergebnisse für “Strukturiertes Pruning”

GHOST: Reduziert Mamba2‑Statusdimension um 50 % ohne großen Qualitätsverlust

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2602.11408v1) stellt GHOST vor – ein strukturiertes Pruning‑Framework, das die enorme Zustandsdimen…

arXiv – cs.AI 13.02.2026 05:00

MoP: Mixture of Pruners revolutioniert das Komprimieren von LLMs

Die enormen Rechenanforderungen großer Sprachmodelle (LLMs) treiben die Entwicklung von Komprimierungsmethoden voran. Auf dem arXiv‑Portal…

arXiv – cs.LG 09.02.2026 05:00

<h1>HQP: Hybrid-Quantisierung & Pruning für Ultra‑Low‑Latency Edge AI</h1> <p>Die steigende Nachfrage nach hochpräziser, Echtzeit‑Inference in verteilten Edge‑Cloud‑Umgebungen zwingt Entwickler zu aggressiven Optimierungen, um die strengen Latenz‑ und Energiegrenzen zu überwinden. In diesem Kontext präsentiert der neue HQP‑Framework einen integrierten Ansatz, der Hybrid‑Quantisierung und strukturiertes Pruning kombiniert, um Modelle gleichzeitig zu beschleunigen und Qualitätsstandards einzuhalten.</p> <p>De

arXiv – cs.AI 09.02.2026 05:00

JetFormer: Skalierbarer Transformer für Jet-Tagging von Offline bis FPGA-Trigger

Der neue Transformer‑Ansatz JetFormer wurde entwickelt, um die Erkennung von Teilchenjets am Large Hadron Collider (LHC) sowohl in hochpräz…

arXiv – cs.LG 27.01.2026 05:00

Neue theoretische Grenzen für die Kompression breiter Multilayer-Perzeptronen

Forscher haben einen neuen, rigorosen Ansatz zur Kompression von neuronalen Netzwerken vorgestellt, der die bisherige Lücke zwischen Praxis…

arXiv – cs.LG 09.12.2025 05:00

Optimale Reihenfolge von Kompressionstechniken für große Sprachmodelle

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung beleuchtet, wie die Reihenfolge von Kompressionstechniken die Leistung von großen Sprachmodellen beeinflus…

arXiv – cs.LG 26.11.2025 05:00

ModHiFi: Hochpräzise Komponenten für Modelländerungen identifizieren

ModHiFi ist ein neuer Ansatz, der es ermöglicht, kritische Bausteine von Open‑Weight‑Modellen zu erkennen, ohne Zugriff auf Trainingsdaten…

arXiv – cs.LG 26.11.2025 05:00