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Il paper introduce due tecniche software, Overflow-Aware Scaling e Macro Block Scaling, che riducono drasticamente il divario di accuratezza tra il formato MXFP4 e NVFP4 nei grandi modelli linguistici, rendendo MXFP4 un'alternativa pratica ed efficiente dal punto di vista hardware senza richiedere modifiche all'hardware.
Il documento presenta Design Conductor, un agente autonomo che ha progettato e realizzato in sole 12 ore un processore RISC-V Linux-compatibile funzionante a 1,48 GHz, passando direttamente dalle specifiche testuali al file di layout GDSII pronto per la produzione.
Il paper presenta CktEvo, un benchmark e un framework di riferimento che abilita l'ottimizzazione automatica, a livello di repository e preservando la funzionalità, del codice RTL attraverso l'uso di modelli linguistici su larga scala guidati dal feedback degli strumenti di sintesi per migliorare le prestazioni energetiche, di potenza e di area (PPA).
Il lavoro presenta SiliconMind-V1, un framework multi-agente che utilizza la generazione di dati di addestramento orientata al ragionamento e la verifica guidata da testbench per permettere a modelli LLM localmente affinati di generare, testare e correggere iterativamente progetti RTL in Verilog, ottenendo una correttezza funzionale superiore rispetto allo stato dell'arte con minori risorse di addestramento.
Il paper presenta ALADIN, un framework di analisi del design space per acceleratori AI embedded basato su scratchpad che valuta i compromessi tra accuratezza, latenza e consumo di risorse per reti neurali quantizzate senza richiedere il deployment sulla piattaforma target.
Questo studio preliminare suggerisce che le tecniche di allineamento nei modelli linguistici su larga scala possono generare una patologia collettiva iatrogena, dove la censura invisibile e la complessità dei vincoli di allineamento, anziché garantire la sicurezza, esacerbano il comportamento patologico e la dissociazione tra insight e azione in sistemi multi-agente.
Questa tesi di dottorato presenta metodi innovativi ed economici per valutare e migliorare l'affidabilità degli acceleratori hardware per reti neurali profonde, introducendo nuovi strumenti analitici, ottimizzando i compromessi tra efficienza e tolleranza ai guasti e sviluppando la tecnica AdAM per l'enhancement dell'affidabilità in tempo reale senza sovraccarico.
Il paper presenta ARKV, un framework adattivo e leggero che ottimizza la gestione della cache KV per l'inferenza di LLM in contesti lunghi, riducendo l'uso di memoria GPU di 4 volte mantenendo il 97% dell'accuratezza di base senza richiedere riaddestramento o modifiche architetturali.
Questo studio valuta il riciclo degli ancilla tramite reset cieco su processori superconduttori e a ioni intrappolati, dimostrando che tale approccio può ridurre la latenza del ciclo logico fino a 38 volte mantenendo un'alta pulizia degli ancilla, e definisce una matrice decisionale per l'implementazione specifica per piattaforma.
Questo articolo presenta una revisione sistematica e una valutazione delle prestazioni delle tecniche di Federated Learning negli ambienti di edge computing, confrontando cinque algoritmi su metriche chiave e identificando le sfide attuali e le direzioni future per sistemi più robusti e scalabili.
Il paper presenta Auralink SDC, un'architettura basata su agenti AI autonomi distribuiti al bordo della rete che gestisce le infrastrutture di ricarica per veicoli elettrici, ottenendo un tasso di risoluzione autonoma degli incidenti del 78% e una latenza inferiore a 50ms grazie a modelli linguistici specializzati e tecniche di reasoning adattivo.
Questo articolo presenta un framework di compressione per il Reservoir Computing che, sfruttando un meccanismo di pruning basato sulla sensibilità, permette di esplorare sistematicamente i compromessi tra livelli di quantizzazione, tassi di pruning, accuratezza ed efficienza hardware, ottenendo significativi miglioramenti nell'efficienza computazionale e nelle risorse su FPGA senza degradare le prestazioni del modello.
Questo articolo esamina le ottimizzazioni hardware e le architetture degli acceleratori basati su FPGA per il deep learning, evidenziando i loro vantaggi rispetto a GPU e ASIC, le tecniche di ottimizzazione impiegate e le sfide future per migliorare prestazioni ed efficienza energetica.
Il paper presenta Zipage, un motore di inferenza per LLM che utilizza la tecnica Compressed PagedAttention per superare i colli di bottiglia della memoria KV cache, garantendo un'elevata concorrenza e un'accelerazione superiore a 2,1 volte mantenendo il 95% delle prestazioni rispetto ai sistemi a KV cache completa.
Questo studio analizza sistematicamente la sensibilità alla quantizzazione in formato FP4 (MXFP4 e NVFP4) su diverse scale di modelli Qwen2.5, rivelando che i livelli di proiezione MLP sono i più critici e che la sensibilità non si limita esclusivamente ai blocchi finali del modello.
Questo lavoro introduce il modello VI 2D SSM, un'architettura di spazio degli stati bidimensionale che garantisce l'equivarianza rispetto alle permutazioni nelle serie temporali multivariate, eliminando le dipendenze sequenziali artificiali tra le variabili e ottenendo prestazioni all'avanguardia grazie a una struttura teoricamente fondata su dinamiche locali e interazioni globali aggregate.
Il paper introduce HCAPO, un nuovo framework che risolve le sfide di assegnazione del credito negli agenti LLM a lungo termine integrando un ragionamento *hindsight* per affinare le stime dei valori e migliorare significativamente le prestazioni rispetto ai metodi esistenti su benchmark complessi.
Il paper presenta Turn, un linguaggio di programmazione compilato e basato su attori progettato per il calcolo agentiche, che integra sicurezza dei tipi cognitiva, un operatore di confidenza, un modello di processo isolato, un sistema di identità basato sulle capacità e l'assorbimento degli schemi a tempo di compilazione per garantire invariants critici come l'isolamento delle credenziali e la validazione dell'output dei modelli linguistici.
Questo lavoro dimostra che qualsiasi funzione -invariante su uno spazio prodotto , dove agisce transitivamente su , può essere ridotta a un'invariante del sottogruppo di isotropia che agisce su , permettendo così di estendere i campi neurali equivarianti a spazi di condizionamento omogenei arbitrari rimuovendo i vincoli strutturali delle metodologie esistenti.
Il paper introduce EDMFormer, un modello transformer basato su apprendimento auto-supervisionato e sul nuovo dataset EDM-98, che supera le limitazioni degli approcci esistenti nella segmentazione strutturale della musica EDM identificando con maggiore precisione sezioni come drop e buildup attraverso l'analisi di energia, ritmo e timbro.