推論・効率化

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  • NVIDIA Developer Blog · EN 推論・効率化
    Build a Validated Kubernetes Runtime for NVIDIA Dynamo
    NVIDIA、Dynamo向け検証済みKubernetes実行環境の構築手順を公開
    生成 AI 推論 (Inference) 機械学習 NVIDIA 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)
    AIアプリを作るチームには、モデル設定から動作する推論エンドポイントまでを再現できる手順が必要になる。NVIDIAは、分散推論基盤「Dynamo」をKubernetes上で動かすための検証済みランタイムの構築方法を解説した。モデルの設定を決め、それを実際に使える推論サービスへ落とし込む流れを標準化し、運用の手間を減らすことを狙う内容である。
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  • NVIDIA Developer Blog · EN 推論・効率化
    Run AI Models for Edge Application Development with Just a Few Commands
    NVIDIA、数コマンドでエッジ向けAIモデルを実行する開発手法を紹介
    AI エージェント 生成 AI 推論 (Inference) 機械学習 NVIDIA
    NVIDIAの開発者ブログが、エッジ向けアプリ開発でAIモデルを少ないコマンドで動かす方法を紹介。AIがデータセンターを越え、運転者の注意や車内環境の監視など、エッジで動くエージェントの開発が広がっている背景を示す。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Latent Sparse Attention: Towards Subquadratic Ultra-Long Context Attention
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN マルチモーダル
    A Better Critic Matters for Distribution Matching Distillation
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    ACCT: Asymmetric Cross-LLM Context Transfer
    深層学習 推論 (Inference) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Subquadratic Attention with a Hierarchical Tree-Structured Indexer
    強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    RAMA: Retrieval-Augmented Multi-Agent Routing with Episodic Memory for LEO Satellite Networks
    深層学習 強化学習 Transformer
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    The Knowledge Layer Model (KLM): Evidence-Visible AI Output, Routing Diagnostics, and Negative Results
    深層学習 推論 (Inference) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    There Is No Free Loop: When Does Looping a Trained Model Pay for Its Inference Compute?
    深層学習 推論 (Inference)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    When Does Test-Time Search Help World Action Models? An Empirical Audit of Candidate Selection and Simulator Integrity
    推論 (Inference) ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    Prune Gradually, Adapt Sparsely: Efficient Pruning of Large Language Models at Extreme Sparsity
    推論 (Inference) Llama 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Text as an Index for Zero-Shot Cross-Domain Knowledge Tracing
    埋め込み (Embeddings) 推論 (Inference) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    Dynamical Memory Transformer: Selective Recurrent Memories with Constant Cost Attention
    推論 (Inference) Transformer
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Trainable Vector Quantization for Large Language Models
    推論 (Inference) Llama 量子化 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    ElTab: Elastically Looped Tabular Transformers
    推論 (Inference) 機械学習 検索拡張生成 (RAG) 強化学習 Transformer
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  • ITmedia AI+ · JA 新モデル・リリース
    Meta Ray-Banで向かいの席から撮影→指の動きからスマホのパスワードを解読する盗み見攻撃
    Meta Ray-Banで撮影した指の動きからスマホのパスワードを解読する攻撃を実証
    推論 (Inference) Meta
    テルアビブ大学の研究者らが論文「Watch and Crack」で、スマートグラスで撮影した指の動きからパスワードを推測する手法を実証した。向かいの席からMeta Ray-Banで撮影し、スマホのパスワード入力を盗み見る攻撃が成立しうることを示した研究報告だ。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Rethinking Neural Thickets Without Weight Perturbations
    推論 (Inference) ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    An ODE-based Sampler for Discrete Diffusion Models
    ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Difficulty Calibration Across Time for Membership Inference in Diffusion Models
    推論 (Inference) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    TextSeal2: Distortion-Free LLM Watermarking with Copula Mixing and Memoryless Races
    推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Every Token Needs Its Own Teacher: Multi-teacher Adaptive On-policy Self-distillation
    検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Comparing Human Role-Players and LLM-Simulated Clients in Online Counselling Training: An Analysis of Counselling Patterns
    Mistral 量子化
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    On the Fundamental Limits of Prefill-Based Decoding Length Prediction
    推論 (Inference) 機械学習 Mixture of Experts (MoE) 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    NEOPIC: A Neural Operator Framework for Particle-based Kinetic Plasma Simulations
    推論 (Inference) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    IndicIPR-QA: A Benchmark for Extractive Question Answering on Indian IPR Laws
    GPT 推論 (Inference) 自然言語処理 (NLP) 強化学習 ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    AI in the EGI e-infrastructure -- Past experiences and future strategies
    推論 (Inference) ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Fast and accurate neural triage decoding of ultra-high-rate quantum LDPC codes
    深層学習 ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Soil Moisture Estimation in Precision Agriculture: A Knowledge Distillation Approach
    検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Uncertainty-aware Feedback Loop Diagnosis: integrating reinforcement learning and conformal prediction for reliable wafer defect classification
    深層学習 ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Don't Lose the Thread: Empowering Long-Horizon LLM Agents with Cognitive Resource Self-Allocation
    AI エージェント 推論 (Inference) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗