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#1AI導向程式語法：重新思考語言設計以實現高效代碼生成研究提出AI導向程式語法，喺保持同傳統語言語義相等嘅同時，降低LLM代碼生成嘅計算成本。
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#2神經網絡方法喺計算形態學嘅全面分析回顧神經網絡喺計算形態學嘅應用，涵蓋形態分析同生成嘅技術、優勢、挑戰同未來方向。
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#3物聯網網絡邊緣分散式智能 - AETiC 2020全面分析物聯網網絡中嘅分散式智能，涵蓋邊緣計算架構、應用場景、技術挑戰同智能物聯網系統未來發展方向。
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#4思維內省：一個創新嘅AI智能體推理框架INoT框架讓大型語言模型能夠以程式化對話推理執行，降低token成本並喺多個基準測試中提升表現。
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#5運用神經網絡模擬電腦網絡延遲：全面分析研究論文分析神經網絡模擬電腦網絡延遲嘅準確度，提供網絡建模同優化嘅實用指引。
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#6神經網絡模型壓縮嘅保證量化誤差計算研究使用合併網絡構建同可達性分析，為模型壓縮應用計算量化神經網絡嘅保證輸出誤差。
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#7超越詞語預測：透過Battle Rap同互動對話重新思考AI創造力分析創意AI中詞語預測嘅局限，以battle rap為案例提出即興表演用嘅互動對話模型。
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#8適用於軟量子計算嘅量子神經網絡採用軟量子神經元嘅創新量子神經網絡模型，結合單量子比特操作同測量技術，實現高效非線性分類同抗噪能力。
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#9Token壓縮技術遇上精簡視覺Transformer：邊緣AI應用嘅全面調查與比較評估針對視覺Transformer嘅token壓縮技術進行全面調查同比較評估，重點分析佢哋喺邊緣AI部署精簡架構上嘅應用。
最後更新: 2025-12-01 05:35:31