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ColabNAS
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ColabNAS 为轻量级 CNN 提供经济高效的硬件 NAS
研究人员开发了 ColabNAS，这是一种易于使用的硬件感知神经架构搜索（HW NAS）技术，旨在创建轻量级、特定任务的卷积神经网络（CNN）。该方法受奥卡姆剃刀原则的启发，采用无导数搜索策略。它利用 Google Colaboratory 和 Kaggle Kernel 等免费在线 GPU 服务，在 TinyML 的标准基准 Visual Wake Word 数据集上展示了最先进的性能，仅用三个多 GPU 小时即可完成。
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LLM多智能体系统自动化MCU神经网络定制
研究人员开发了AutoMCU，一个利用基于LLM的多智能体方法为微控制器单元（MCU）定制神经网络的新颖系统。该方法通过在设计过程早期整合供应商工具链反馈来优先考虑可行性，与传统的硬件感知神经网络架构搜索方法相比，显著降低了搜索成本和时间。AutoMCU在基准数据集上展示了具有竞争力的准确性，并成功部署在STM32微控制器上，使边缘智能更加易于访问。