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Jaemin Kim
Jaemin Kim
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新的DASH-Q方法改进了超低比特大语言模型量化
研究人员开发了DASH-Q，一种新颖的训练后量化（PTQ）框架，旨在无需重新训练即可减小大型语言模型（LLM）的内存占用。该方法通过使用稳定的对角海森近似和迭代加权最小二乘法，专门解决了超低比特量化中出现的性能下降问题。DASH-Q能有效过滤掉来自有限校准数据的噪声，即使在使用非常小的校准集的情况下，在五个LLM模型上的零样本准确率平均也比现有的PTQ基线高出7.01%。
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芝加哥大学AI设计出性能媲美顶尖水平的电池电解液配方
芝加哥大学的研究人员开发了一个名为ElectrolyteGPT的AI模型，该模型能够生成完整的电池电解液配方。该AI不仅能建议材料，还能设计出精确的成分，包括浓度和混合比例，以满足特定的性能要求。当合成并测试时，几种AI生成的电解液在锂金属电池方面的性能与当前最先进的选项相当。