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Mobina Kashaniyan
Mobina Kashaniyan
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新的无服务器自动伸缩框架采用多专家共识
研究人员开发了一种新颖的无服务器计算环境自动伸缩框架，解决了动态工作负载和冷启动延迟等挑战。该方法利用依赖感知系统，将应用程序表示为有向图以识别瓶颈。它采用多模型共识机制，结合了MLP、LSTM和CNN模型的预测，以高精度预测资源需求。该框架还纳入了成本感知控制和冷启动感知来优化伸缩操作，在实验中证明了显著的基础设施成本降低，同时保持了性能目标。
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LLMs GPT-5、GPT-4o、Claude Sonnet 4 自动化OCR架构搜索
研究人员开发了一个自动化框架，该框架利用GPT-5、GPT-4o和Claude Sonnet 4等大型语言模型来设计用于跨语言手写光学字符识别的神经网络架构。这些LLM能够自主生成、训练和优化模型，在阿拉伯语、波斯语和英语数据集上实现了超过93%的高准确率。该框架在没有人工干预的情况下成功发现了高效的模型，展示了LLM作为可扩展手写识别的AutoML代理的能力。