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  • 1天前 · ai

    [Paper] GraphBench: 下一代图学习基准测试

    图上的机器学习最近在多个领域取得了显著的进展,包括分子属性预测和芯片设计。然而,基准…

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1天前 · software

    [Paper] LLM‑SrcLog:通过大语言模型实现主动且统一的日志模板提取

    日志解析将原始日志转换为包含常量和变量的结构化模板。它是异常检测、故障诊断以及其他 AIOps 的基础。

    #research #paper #software
  • 1天前 · devops

    [论文] 卸载到基于 CXL 的计算内存

    基于 CXL 的计算存储(CCM)在扩展的远程内存中实现近内存处理,提供了解决数据移动成本相关问题的机会……

    #research #paper #devops
  • 1天前 · ai

    [Paper] 通过分步和回滚支持的操作编排实现复杂文档工作流自动化

    工作流自动化有望在日常文档相关任务中实现显著的生产力提升。虽然之前的 agentic 系统能够执行孤立的指令,t...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1天前 · ai

    [Paper] MD‑SNN:面向量化脉冲神经网络的膜电位感知蒸馏

    Spiking Neural Networks (SNNs) 由于其稀疏二进制激活,提供了一种有前景且节能的传统神经网络替代方案。How...

    #research #paper #ai
  • 1天前 · ai

    [Paper] TaskEval:用于 Foundation-Model 任务的合成评估

    Hallucinations 是在创建依赖 Foundation models (FMs) 的应用时的关键关注点。了解这些细微失效在何处以及如何发生是……

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1天前 · devops

    [Paper] 面向结构感知的不规则阻塞稀疏 LU 分解方法

    在稀疏 LU 分解中,符号分解后的非零元素往往分布在稀疏矩阵的对角线和右下区域。然而,重新…

    #research #paper #devops
  • 1天前 · ai

    [Paper] 无需运行的计数:评估 LLM 对代码复杂度的推理

    现代 GPU 软件栈要求开发者在实际启动 kernel 之前就能预判性能瓶颈;误判 floating-point 工作负载会导致……

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1天前 · devops

    [Paper] VLCs: 使用虚拟化库管理并行性

    随着现代并行机器的复杂性和规模不断增长,程序员越来越依赖软件库的组合来封装和…

    #research #paper #devops
  • 1天前 · ai

    [Paper] GRASP:分组激活共享参数化用于参数高效微调和稳健推理的Transformer

    参数高效微调(PEFT)通过仅更新大型预训练模型中一小部分参数,提供了一种可扩展的全模型适配替代方案。

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1天前 · devops

    [Paper] 在 Aurora 上扩展 MPI 应用

    Aurora 超级计算机于 2024 年部署在 Argonne National Laboratory,目前是全球 Top500 列表中三台 Exascale 机器之一。

    #research #paper #devops
  • 1天前 · devops

    [Paper] tritonBLAS:基于 Triton 的 GEMM 核参数选择分析方法

    我们提出了 tritonBLAS,一个快速且确定性的分析模型,利用诸如缓存层次结构以及相对代码和数据放置等架构参数,……

    #research #paper #devops

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