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Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
Explore la compression des données grâce à la parcimonie des signaux, remettant en question la nécessité d'enregistrer de grandes quantités de données.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Couvre les notions générales et les hypothèses de traction ou de compression simple, l'analyse des contraintes et l'énergie de contrainte dans les matériaux.
