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大規模言語モデルによるコード生成の計算コスト削減を目的とした、AI指向プログラミング文法の研究。従来言語との意味的等価性を維持しつつ、トークン使用量を削減。

計算形態論へのニューラルネットワーク応用のレビュー。形態素解析と生成における技術、利点、課題、将来の方向性を網羅。

IoTネットワークにおける分散インテリジェンスの包括的分析。エッジコンピューティングアーキテクチャ、応用、課題、インテリジェントIoTシステムの将来展望を網羅。

INoTフレームワークは、LLMがプログラム的対話推論を実行し、トークンコストを削減し、複数ベンチマークで性能を向上させます。

入力トラフィックの関数としてネットワーク遅延をモデリングする際のニューラルネットワークの精度を分析した研究論文。ネットワークモデリングと最適化のための実践的ガイドラインを提供。

モデル圧縮応用のための統合ネットワーク構築と到達可能性解析を用いた量子化ニューラルネットワークの出力誤差保証計算に関する研究

創造的AIにおけるトークン予測の限界を分析し、バトルラップを事例研究として即興パフォーマンスのための対話型モデルを提案する。

単一量子ビット操作と測定を用いたソフト量子ニューロンを採用した新しい量子ニューラルネットワークモデル。効率的な非線形分類とノイズ耐性を実現。

Vision Transformerのトークン圧縮技術に関する包括的な調査と比較評価。エッジAI展開向けコンパクトアーキテクチャへの応用に焦点を当てる。

大規模モデルのトークンスループットをネットワーク効用として組み込む、AI統合6Gネットワークのための新規エネルギー効率指標であるTREEフレームワークの分析。