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Madar
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Rosetta系统微调NileChat-3B用于阿拉伯语对话翻译
研究人员开发了Rosetta系统用于方言阿拉伯语对话翻译，并使用LoRA适配器微调了NileChat-3B模型。该系统在AlexandriaX共享任务上进行了评估，在约束赛道上获得第四名，在非约束赛道上获得第五名。实验表明，虽然外部预训练有助于某些方言，但也会导致负迁移，略微阻碍整体性能。
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新型MADAR处理器设计大幅降低AI计算成本
研究人员推出了一种新颖的MADAR处理器设计，该设计消除了传统的寻址机制，以提高效率，特别是在AI加速方面。通过在环中循环数据和指令，并根据值的位置而非地址来命名值，MADAR旨在减少内存访问操作通常消耗的能量和面积。这种设计特别有利于AI中常见的矩阵乘法和卷积运算，为数据移动可预测的计算提供了一种新的架构方法。