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일정한 깊이의 강력한 희소 IQP 샘플링

양자 컴퓨팅
Louis Paletta1, Anthony Leverrier2, Alain Sarlette1,3, Mazyar Mirrahimi1 및 Christophe Vuillot41Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale supérieure, ENS-PSL, CNRS, Inria, Center Automatique et Systèmes...

톱 뉴스

소프트웨어 제공 시 절충은 불가피합니다. CAP 정리를 기억하세요

Fintech
금융 서비스 세계에서 데이터 시스템의 무결성은 근본적으로 신뢰성, 보안 등 비기능적 요구사항(NFR)에 달려 있습니다. 그 중요성에도 불구하고...

LANL은 Nvidia의 GH200으로 가득 찬 Venado super를 강화합니다.

AI
LANL(Los Alamos National Laboratory)은 10엑사플롭스의 성능을 제공할 수 있는 Venado 슈퍼컴퓨터의 스위치를 켜었습니다.

대각화를 위한 이중 브래킷 양자 알고리즘

양자 컴퓨팅
Marek GluzaSchool of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University, 21 Nanyang Link, 637371 Singapore, Republic of Singapore이 논문이 흥미로웠거나...

새로운 Amazon SageMaker 컨테이너를 사용하여 Mixtral 및 Llama 2 모델의 추론 성능 향상 | 아마존 웹 서비스

AI
2024년 0.26.0월, Amazon SageMaker는 LMI(Large Model Inference) DLC(Deep Learning Containers)의 새 버전(XNUMX)을 출시했습니다. 이 버전은 다음을 지원합니다...

Amazon EKS에서 PyTorch 2.0 FSDP를 사용하여 LLM 확장 – 2부 | 아마존 웹 서비스

AI
이 게시물은 Meta의 PyTorch 팀과 공동으로 작성한 게스트 게시물이며, 이 시리즈의 1부에 이어집니다.

우리의 두뇌를 동기화함으로써 얻을 수 있는 사회적 이점 | 콴타 매거진

양자 컴퓨팅
소개폴란드의 유명한 피아노 듀오 Marek과 Wacek은 라이브 콘서트에서 악보를 사용하지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 무대 위에서 두 사람은 완벽하게 등장했습니다.

교란 상호 작용을 포함하는 하이젠베르크 제한 계측

양자 컴퓨팅
차오 인(Chao Yin)과 앤드류 루카스(Andrew Lucas)콜로라도 대학교 물리학과 및 양자 물질 이론 센터(미국 볼더 CO 80309)이 논문이 흥미로웠습니다...

변형 양자 역학을 위한 오버헤드 제한 회로 편직

양자 컴퓨팅
Gian Gentinetta, Friederike Metz, Giuseppe Carleo 물리학 연구소, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), CH-1015 Lausanne, SwitzerlandCenter for Quantum Science and Engineering, École...

일대일 고객 상호 작용 혁신: AWS 및 생성 AI를 사용하여 음성 지원 주문 처리 에이전트 구축 | 아마존 웹 서비스

AI
오늘날 주문을 위한 일대일 고객 상호 작용 환경에서는 드라이브 스루와 같은 환경에서도 계속해서 인간 직원에 의존하는 관행이 널리 퍼져 있습니다.

Amazon SageMaker를 사용하여 ESM-2 단백질 언어 모델을 효율적으로 미세 조정 | 아마존 웹 서비스

AI
이 게시물에서는 Amazon SageMaker를 사용하여 단백질 하위 세포 위치를 예측하기 위해 최첨단 단백질 언어 모델(pLM)을 효율적으로 미세 조정하는 방법을 보여줍니다. ...

보스가 아인슈타인에게 편지를 썼을 때: 다양한 사고의 힘 – Physics World

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1924년에 사티엔드라 나스 보스(Satyendra Nath Bose)라는 인도의 물리학자는 알베르트 아인슈타인(Albert Einstein)에게 자신이 양자물리학의 문제를 해결했다는 편지를 썼습니다.

Amazon SageMaker 다중 모델 엔드포인트를 사용하여 계획되지 않고 급증하는 트래픽에 대해 ML 추론 실행 | 아마존 웹 서비스

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Amazon SageMaker 다중 모델 엔드포인트(MME)는 SageMaker 추론의 완전 관리형 기능으로, 단일 모델에서 수천 개의 모델을 배포할 수 있습니다.
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