“研究は、Key-Value（KV）キャッシュの増加に関連する非線形的なパフォーマンスの劣化を特定しています。”
“Zhipu AIはGLM-4.7-Flashを30B-A3B MoEモデルと説明し、軽量な展開を目的とした、30Bクラス最強のモデルとしています...”
“10年前の私の非力なPCで巨大なモデルを比較的速く実行できるようになりました...これはとんでもないことで、毎回これらのモデルを実行できることに驚いています。”
“DeepSeekの新しいEngramモジュールは、MoEを置き換えるのではなく、MoEと並行して動作する条件付きメモリ軸を追加することにより、まさにこのギャップをターゲットとしています。”
“ルーターは、コーディングプロンプト（例：import torch）と文学プロンプト（例：To be or not to be）を区別する際に100％の精度を達成しました。”
“ハイブリッドトランスフォーマー+Mambaモデルであるため、コンテキストが埋まっても高速を維持します”
“世界の「脳」の物理的およびデジタル的なアーキテクチャが、正式に新たな段階に入りました。”
“論文は、重いTe原子、弱いSn-Te結合、および平坦な音響ブランチが、超低格子熱伝導率に貢献する重要な要因であることを強調しています。”
“論文は、推論時の計算量には飽和点があることを示しています。一定の閾値を超えると、精度の向上が減少します。”
“中心的なメカニズムはエネルギーグレードのマッチングです。低グレードのWtE熱出力が吸収冷却を駆動し、冷却サービスを提供し、それによってベースラインの冷却電力を代替します。”
“DATAMASKは、15億パラメータの密なモデルで3.2％、70億パラメータのMoEモデルで1.9％の有意な改善を達成しました。”
“この論文は、インターリーブパイプラインスケジューリング、長シーケンスのトレーニングのための注意認識データスケジューリング、エキスパート並列処理のための階層的およびオーバーラップ通信、およびDVMベースのオペレーター融合を含む、一連のパフォーマンス最適化を紹介しています。”
“外部分布のプロンプトは、すべてのトークンが常に同じトップ$k$の専門家のセットにルーティングされるようにルーティング戦略を操作することができ、これにより計算上のボトルネックが作成されます。”
“論文は、Mixture-of-Experts（MoE）ルーティングを特徴集約プロセスに統合する改善された集約モジュールを提案しています。”
“RoboPerformは、音楽主導のダンスと音声主導のジェスチャーをオーディオから直接生成できる、最初の統合されたオーディオから移動へのフレームワークです。”
“DSCは、重みの更新をStar-Shaped Domain内の残差軌道としてモデル化し、恒等性における連続性を保証するためにMagnitude-Gated Simplex Interpolationを採用しています。”
“ERC損失は2つの制約を課します。（1）各エキスパートは、他のエキスパートのプロキシトークンよりも、自身のプロキシトークンに対して高い活性化を示す必要があります。（2）各プロキシトークンは、対応するエキスパートから他のどのエキスパートよりも強い活性化を引き出す必要があります。”
“MoEDALの受動的でバックグラウンドフリーな検出方法は、ユニークな利点を提供します。”
“YOLO-Masterは、42.4% APを1.62msのレイテンシで達成し、YOLOv13-Nを+0.8% mAP上回り、17.8%高速な推論を実現しています。”
“FLEX-MoEは、トレーニングフィードバックを通じてローカルデータセットに対するエキスパートの適合性を定量化するクライアントエキスパート適合度スコアを導入し、システム全体でバランスの取れたエキスパート利用を徹底しながら、クライアントエキスパートの専門化を最大化する最適化ベースのアルゴリズムを採用しています。”
“2.5%のコストは、品質が実際に維持されれば素晴らしいように聞こえます。しかし、今のところ、典型的な中国のAI企業が誇大広告をしているように感じます。”
“TEXTは、最近提案された3つのアプローチと3つのMLLMを含む、すべてのテストされたモデルの中で、4つのデータセット全体で最高のパフォーマンスを達成しています。”
“RollArcは、モノリシックおよび同期ベースラインと比較して、トレーニングスループットを効果的に向上させ、エンドツーエンドのトレーニング時間を1.35〜2.05倍削減します。”
“実験により、最小限のアノテーションで、私たちのパラダイムは、ダウンストリームモデルが完全教師あり学習モデルに匹敵する、あるいはそれを上回る性能を達成できることが示されています。”
“共有したいベンチマークを持っている人を探しています。Clineで使用するために、GLM-4.5-Airを使用してEVO-X2（Strix Halo）128GBボックスを最適化しようとしています。”
“Rakuten AI 3.0は楽天のサービスに統合される予定です。”
“研究は、コヒーレント吸収とプラズモン増強グラフェンの相乗効果に焦点を当てています。”
“FUSCOは、それぞれNCCLおよびDeepEP（最先端のMoE通信ライブラリ）に対して、最大3.84倍および2.01倍の高速化を実現しています。”
“コーディングベンチマーク（SWE / VIBE / Multi-SWE）でSOTA • Gemini 3 ProとClaude Sonnet 4.5を上回る”
“MMCTOPは、ベンチマークデータセットにおいて、単一モーダルおよびマルチモーダルベースラインと比較して、精度、F1、およびAUCで一貫した改善を達成しており、アブレーション研究は、スキーマガイド付きテキスト化と選択的エキスパートルーティングがパフォーマンスと安定性に大きく貢献することを示しています。”
“この記事の焦点は、グループIII窒化物ビフェニレンネットワークの熱電特性です。”
“中心的な発見は、干渉仮説を検証することです。量子特徴マップ（角度埋め込み）と波動干渉を利用することにより、量子ルーターは高次元カーネル法として機能し、古典的な対応物と比較して、複雑で非線形な決定境界を優れたパラメータ効率でモデル化できます。”
“ST-MoEは、精度において最先端技術を上回るだけでなく、モデルパラメータを41.38%削減し、トレーニングを3.6倍高速化します。”
“この研究は、AlSbの熱力学的相安定性、構造、機械的、光電的、および熱電的特性を調べています。”
“この研究は、細粒度スケジューリングによる分散エキスパート並列処理に焦点を当てています。”
“この研究は「アームチェアグラフェンナノリボン異種構造におけるトポロジカル界面状態と非線形熱電性能」に焦点を当てています。”
“専門家混合LLMへのゲート誘導攻撃”
“この論文は、可逆ブロックを使用した、混合エキスパート (MoE) LLM のメモリ効率の高い全パラメータ微調整に焦点を当てています。”
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“この記事のコンテキストは、熱電材料のコンテキストにおけるデータセットキュレーションの課題を中心としています。”
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“NVIDIAは、エージェントAI向けのフルスタックの一部として、モデルの重み、データセット、強化学習ツールを含むNemotron 3ファミリーのオープンモデルをリリースしました。”
“この論文は、軌道駆動のエキスパートプルーニングに焦点を当てています。”
“研究は、正則解の存在、一意性、および時間漸近性を調査します。”
“この記事のソースはArXivであり、研究論文がこの分析の基礎となっていることを示しています。”
“このアプローチの核心は、確率的RUL予測のための分位混合エキスパートモデルの使用にあります。”