量子ソフトウェア開発における設計決定は、機能性、パフォーマンス、スケーラビリティ、信頼性などに大きな影響を及ぼすが、これらの決定に関する研究は少ない。
知識グラフを使ってスマートコントラクトのロジックを宣言的に表現し、それを自動的にブロックチェーン上のスマートコントラクトコードに変換することで、分散環境における信頼できる意思決定を実現する。
ナレッジディスティレーションは、大規模で複雑なモデルから小規模で効率的なモデルへの知識移転を可能にし、リモートセンシングの精度と計算効率のバランスを取ることができる。
要素の順序付けは、ランゲージモデルエージェントのパフォーマンスに大きな影響を与える重要な要素である。
ReLUネットワークを用いた混合整数MPCアプローチにより、大規模農地の灌漑スケジューリングの計算効率を大幅に向上させることができる。
大規模言語モデルを使用して、臨床試験データから表やグラフを効率的に生成することができる。
ユーザーが提供したテキストの指示に基づいて、オリジナルのメッシュの幾何学的特性を保ちながら、メッシュを編集する。
クロスオーガニゼーション型コード生成モデルの訓練では、データセットのサイズと多様性が重要な要因であり、連邦学習はプライバシーを保護しつつ中央集権型訓練と同等の性能を達成できる。しかし、漸次学習では最後のデータセットが過剰に記憶される可能性がある。
メモリ一貫性モデルは、共有メモリ並行プログラムの許可される動作を指定する。プログラム最適化の安全性に大きな影響を与え、コードの並べ替え/リファクタリングを制限する。既存のプログラミング言語メモリモデルは、より緩和された/弱い並行動作を許可しようとしているが、依然として望ましいすべての最適化を許可することはできない。この問題の根本原因は、より弱い一貫性モデルも最適化を安全でないものにする可能性があることである。この問題は、メモリ一貫性セマンティクスと最適化の合成的な相互作用に関する未解決の問題を明らかにする。
マルチモーダルLLMを活用することで、大規模な製品検索システムの評価を迅速かつ低コストで行うことができる。