Aicomputetoken

Pesquisa propondo gramática orientada a IA para linguagens de programação visando reduzir custos computacionais na geração de código por LLMs, mantendo equivalência semântica com linguagens tradicionais.

Revisão das aplicações de redes neurais em morfologia computacional, abrangendo técnicas, vantagens, desafios e direções futuras na análise e geração morfológica.

Análise abrangente da inteligência distribuída em redes IoT, abordando arquiteturas de computação de borda, aplicações, desafios e direções futuras para sistemas IoT inteligentes.

A estrutura INoT permite que LLMs executem raciocínio dialógico programático com custos reduzidos de tokens e desempenho aprimorado em múltiplos benchmarks.

Artigo de pesquisa analisando a precisão de redes neurais na modelagem de atrasos em redes de computadores como função do tráfego de entrada, com diretrizes práticas para modelagem e otimização de redes.

Pesquisa sobre cálculo de erros de saída garantidos em redes neurais quantizadas usando construção de rede mesclada e análise de alcançabilidade para aplicações de compressão de modelos.

Análise das limitações da previsão de tokens na IA criativa, propondo modelos de diálogo interativo para performance improvisacional usando o battle rap como estudo de caso.

Um novo modelo de rede neural quântica usando neurónios quânticos suaves com operações de um único qubit e medições, permitindo classificação não linear eficiente e robustez ao ruído.

Estudo abrangente e avaliação comparativa de técnicas de compressão de tokens para Vision Transformers, focando na aplicação em arquiteturas compactas para implantação de IA na borda.

Análise do framework TREE, uma nova métrica de eficiência energética para redes 6G integradas com IA que incorpora o rendimento de tokens de modelos grandes como utilidade da rede.