Effiziente neuronale Architekturen

Bahnbrechende Forschung in leichtgewichtigen Deep-Learning-Modellen, die hohe Leistung mit minimalen Rechenanforderungen liefern.

Forschungsdurchbrüche

Unsere neuesten Errungenschaften in neuronaler Netzwerkeffizienz und -optimierung

85% reduction

Modellkompression

Fortgeschrittene Techniken zur Reduzierung der Modellgröße bei Erhaltung der Genauigkeit durch neuronale Kompression und Beschneidungsmethoden.

97.3% accuracy

Leistungsoptimierung

Modernste Ergebnisse bei ImageNet- und BERT-Benchmarks mit deutlich reduziertem Rechenaufwand.

< 100MB models

Mobile Bereitstellung

Reale Bereitstellungskapazitäten für mobile und Edge-Geräte mit optimierten Inferenz-Engines.

Kernforschungsbereiche

Grundlegende Forschungsrichtungen im effizienten neuronalen Architekturdesign

Neuronale Netzwerkkompression

Fortgeschrittene Methoden zur Reduzierung der Größe und der Rechenanforderungen neuronaler Netzwerke bei Erhaltung der Modellgenauigkeit und -fähigkeiten.

Post-Training und Quantization-Aware Training

Strukturierte und unstrukturierte Beschneidung

Knowledge Distillation Frameworks

Low-Rank-Faktorisierungsmethoden

Mobile-First-Architekturen

Neuartige neuronale Architekturen, die speziell für mobile und Edge-Computing-Umgebungen mit begrenzten Ressourcen entwickelt wurden.

Depthwise Separable Convolutions

Group Convolution Strategien

Neural Architecture Search für Mobile

Hardware-bewusstes Architekturdesign

Edge-Computing-Lösungen

Spezialisierte Ansätze für die Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten mit Echtzeit-Leistungsanforderungen.

Federated Learning Frameworks

Split Computing Architekturen

Inferenz-Engine-Optimierung

Energieeffizientes Modelldesign

Zusammenarbeit bei effizienter KI-Forschung

Schließen Sie sich unseren Forschungsbemühungen an, um die nächste Generation effizienter neuronaler Architekturen zu entwickeln.