Aicomputetoken

Recherche proposant une grammaire orientée IA pour les langages de programmation afin de réduire les coûts computationnels dans la génération de code par LLM, tout en maintenant l'équivalence sémantique avec les langages traditionnels.

Revue des applications des réseaux neuronaux en morphologie computationnelle, couvrant techniques, avantages, défis et orientations futures pour l'analyse et la génération morphologiques.

Analyse exhaustive de l'intelligence distribuée dans les réseaux IoT, couvrant les architectures de calcul en périphérie, les applications, les défis et les orientations futures pour les systèmes IoT intelligents.

Le cadre INoT permet aux LLM d'exécuter un raisonnement dialogique programmatique, réduisant les coûts en tokens et améliorant les performances sur plusieurs benchmarks.

Document de recherche analysant la précision des réseaux neuronaux dans la modélisation des délais de réseau en fonction du trafic d'entrée, avec des recommandations pratiques pour la modélisation et l'optimisation des réseaux.

Recherche sur le calcul des erreurs de sortie garanties dans les réseaux neuronaux quantifiés via la construction de réseaux fusionnés et l'analyse d'accessibilité pour la compression de modèles.

Analyse des limites de la prédiction de tokens pour l'IA créative, proposant des modèles de dialogue interactif pour la performance improvisée via une étude de cas sur le battle rap.

Un nouveau modèle de réseau neuronal quantique utilisant des neurones quantiques doux avec opérations à un qubit et mesures, permettant une classification non linéaire efficace et une robustesse au bruit.

Une étude complète et une évaluation comparative des techniques de compression de tokens pour les Vision Transformers, axées sur leur application aux architectures compactes pour le déploiement de l'IA en périphérie.