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Lacs
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新的LACS方法动态修剪训练数据，减少计算量
研究人员开发了LACS（标签无关置信度选择器），一种在模型训练期间动态修剪数据的新颖方法。该技术共同调整置信度阈值和保留数据量，在选择时既不需要标签也不需要每示例梯度。在包括神经网络、语言建模和提升在内的各种设置下的评估表明，LACS可以将后向激活行减少10-35%，并将经过训练的时间最多减少37%，同时对准确性的影响最小。
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COMLLM框架利用大语言模型和多步模拟增强移动边缘计算
研究人员开发了COMLLM，一个旨在改进移动边缘计算（MEC）系统中任务卸载的新框架。该方法利用大语言模型（LLMs），并新颖地集成了组相对策略优化（GRPO）和前瞻协作模拟（LACS）机制。COMLLM通过将多步模拟纳入其奖励设计来捕捉决策的长期影响，从而实现近乎最优的延迟和更好的负载均衡公平性。一个关键优势是其零样本拓扑可扩展性，允许在较小网络上训练的模型在无需重新训练的情况下泛化到更大、未见过的网络。