Les chercheurs présentent PACT, un système de réglage LoRA sur GPU grand public qui utilise des opérations matricielles NVFP4 natives pour les projections gelées. L’article traite aussi de la mémoire des activations et du coût de quantification et déquantification.
EdgeKernelBench examine si les grands modèles de langage peuvent produire des noyaux pour des matériels périphériques variés. Le préprint introduit une représentation intermédiaire commune et un benchmark hiérarchique reliant charges de travail et plateformes.
Un préprint présente Koi, un planificateur de cluster pour l’inférence des grands modèles de langage sur des flottes multi-cloud hétérogènes. Il traite comme décisions interdépendantes le choix des accélérateurs, le parallélisme, le moteur de service, le nombre de répliques et l’évolution des charges.
Un préprint présente Muse Glimmer, un modèle de langage causal open source de 30 milliards de paramètres avec encodeur perceptif pour des tâches agentiques sur du matériel grand public. Les auteurs décrivent les entrées texte et image, le raisonnement en plusieurs étapes, l’usage d’outils et la reprise après échec.
Le préprint étudie si les unités de traitement neuronal des smartphones peuvent aider à ajuster localement des modèles de langage avec LoRA. Il se concentre sur les opérations répétées avec les poids gelés du modèle, qui restent coûteuses même lorsque peu de paramètres sont entraînés.
Les auteurs examinent si le processeur matriciel du microcontrôleur EFR32MG24 peut accélérer l’inférence de réseaux de neurones impulsionnels clairsemés au-delà d’un Cortex-M33 optimisé. Leur chaîne convertit des modèles snnTorch en C et réordonne les neurones pour mieux utiliser l’accélérateur.
SlideFiLM transmet le contexte d’une lame entière aux tuiles d’image pour segmenter des structures rénales et vasculaires. Les tableaux supplémentaires rapportent des résultats avec seulement 20 % des données d’entraînement annotées.
Trente-deux spécialistes émiratis du volet intelligence artificielle du Programme national des experts travaillent sur des projets répondant à des priorités nationales dans plusieurs secteurs. Les présentations finales sont prévues pour janvier 2027. Des jurys de 20 dirigeants, anciens participants et investisseurs évalueront les projets.
L’Université du Nord du Texas indique que cette nouvelle phase testera des matériaux candidats pour des capteurs infrarouges et leur compatibilité avec les procédés existants des semi-conducteurs.
Source: University of North Texas College of Science
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