機械学習を、正しいかたちで。

グラフトによる拡散変圧器設計の探求

ケシゲヤン・チャンドラセガラン、マイケル・ポリ

モデルはメモリをどの程度効果的に使用するか

ロム・パーニククン、ニーハル・タマ、ステファノ・マサロリ、マイケル・ポリ、アーミン・トーマス、リキッド・チーム

エッジデバイス用の畳み込みマルチハイブリッド

アーミン・トーマス、ステファノ・マサロリ、マイケル・ポリ、リキッド・エッジ・チーム

ターゲットを絞った進化による自動アーキテクチャ合成

LFM-1B-Math: 小型モデルは簡潔に推論できるか？

Tim Seyde、Rohin Manvi、Maxime Labonne、Liquid AI チーム

LiquidのニューラルネットワークからLiquidの基盤モデルへ

COCO-Periph: 人間と機械の周辺視野知覚のギャップを埋める

アン・ハリントン、ヴァシャ・デュテル、マーク・ハミルトン、アユシュ・テワリ、サイモン・ステント、ウィリアム・T・フリーマン、ルース・ローゼンホルツ

ニューラルタンジェントカーネルとデータセット蒸留による再構成攻撃の理解

ノエル・ルー、ラミン・ハサニ、マティアス・レヒナー、アレクサンダー・アミニ、ダニエラ・ルス

多様なニューラルアーキテクチャの処理のためのグラフ・メタネットワーク

デレク・リム、ハガイ・マロン、マーク・T・ロー、ジョナサン・ロレイン、ジェームズ・ルーカス

構造化データがどのように特徴学習を導くか:パリティ問題のケーススタディ

二反田篤史、大古和里、鈴木泰司、デニー・ウー

どこでも運転可能:マルチモーダル基盤モデルによる一般化可能なエンドツーエンドの自動運転

ツン・スアン・ワン、アラー・マールーフ、ウェイ・シャオ、ユートン・バン、アレクサンダー・アミニ、ガイ・ロスマン、セルタック・カラマン、ダニエラ・ラス

低ランクおよびスパース再帰接続を活用して堅牢なクローズドループ制御を実現

ニーハル・タマ、マティアス・レヒナー、ノエル・ルー、ラミン・ハサニ、ダニエラ・ラス

ポートフォリオ最適化におけるモダンエボリューション戦略の探求

ラミン・ハサニ、エタン・A・イーサンファー、グレッグ・A・バニス、ラスティ・ビーラー、アミール・ソロウシュ・アフマディ

ギガステップ：1秒間に10億ステップのマルチエージェント強化学習

マティアス・レヒナー、リャンハオ・イン、ティム・サイド、ワン・ツンシュアン、シャオ・ウェイ、ラミン・ハサニ、ジョシュア・ラウントリー、ダニエラ・ラス

スペクトル幾何学学習のための表現型符号等変量ネットワーク

デレク・リム、ジョシュア・ロビンソン、ステファニー・ジェゲルカ、ハガイ・マロン

HyenaDNA: 単一ヌクレオチド分解能での長距離ゲノム配列モデリング

エリック・グエン、マイケル・ポーリ、マルジャン・ファイジ、アーミン・W・トーマス、マイケル・ワーナウ、カラム・バーチ＝サイクス、ステファノ・マッサローリ、アマン・パテル、クレイトン・M・ラビドー、ヨシュア・ベンジオ、ステファノ・エルモン、クリストファー・リー、スティーブン・バカス