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CLRS
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新型超轻量级BoltNet模型面向设备端植物识别
研究人员开发了BoltNet，这是一种专为设备端植物物种识别设计的超轻量级卷积神经网络。该架构旨在平衡高精度与最小资源使用，以应对公民科学应用中大型标签空间和视觉相似物种的挑战。BoltNet在Pl@ntNet300K数据集上取得了具有竞争力的F1分数，同时参数量非常少，在Raspberry Pi 5和NVIDIA Jetson Orin Nano等各种硬件平台上都展现了效率。
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LLM 通过新的代码和移动部署方法驱动神经架构搜索
两篇新研究论文探讨了大型语言模型 (LLM) 在神经架构搜索 (NAS) 中的应用。第一篇论文“GraphIR”引入了一种中间表示，以弥合可执行神经网络程序与 LLM 引导的演进之间的差距，在 CLRS 等基准测试中显示出改进的搜索性能。第二篇论文“Device-First Feedback”专注于移动原生 LLM 驱动的 NAS，开发了一个管道，该管道针对设备性能进行模型优化，而不仅仅是 GPU 准确性，在 CIFAR-10 的移动…