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Ergebnisse für “dynamisches Pruning”

BumpNet: Sparsches neuronales Netzwerk für effiziente PDE-Lösungen

Ein neues Framework namens BumpNet wurde vorgestellt, das PDE‑Numerik und Operator‑Learning mit sparsamen neuronalen Netzen kombiniert. Dur…

arXiv – cs.LG 22.12.2025 05:00

Leichtgewichtiges Modell für Denken: Dynamisches Pruning & Distillation

Mit dem rasanten Fortschritt im Deep Learning haben große Sprachmodelle beeindruckende Fähigkeiten in komplexen Rechenaufgaben gezeigt. Ihr…

arXiv – cs.LG 25.11.2025 05:00

Baumkürzung: Semantische Ähnlichkeit für dynamisches Pruning im Tree-of-Thought

Die Tree-of-Thought (ToT)-Methode steigert die Problemlösungsfähigkeit großer Sprachmodelle, kostet jedoch enorme Rechenressourcen, weil ve…

arXiv – cs.AI 13.11.2025 05:00

<p>Alignment-Aware Probe Pruning: 50 % mehr Sicherheit bei dynamischem LLM‑Pruning</p> <p>Große Sprachmodelle (LLMs) benötigen enorme Rechenleistung, was ihre praktische Nutzung erschwert. Dynamisches Pruning, bei dem während der Inferenz nur die nötigsten Schaltkreise aktiviert werden, bietet hier einen deutlichen Effizienzgewinn. Allerdings kann diese Technik die „Alignment“-Qualität – also die Einhaltung von Sicherheits- und Ethikstandards – gefährden, weil sie nur auf Eingabe‑abhängige, sicherheitskriti

arXiv – cs.LG 12.11.2025 05:00