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具有碳效率LLM推理的绿色生成AI
生成AI的快速发展引起了环境问题的加剧，特别是关于碳排放的。我们的框架工作，即“ prout”，通过减少大语言模型（LLMS）中推断的碳足迹来解决这些挑战。prout介绍了“生成指令”，以指导自回归的生成过程，在生态可持续性和高质量产出之间取得了平衡。通过使用Llama模型和全球电力网格数据，在现实世界评估中，使用战略优化器进行指令分配和新颖的离线质量评估者，将生成LLM推断的碳足迹降低了40％。这项工作至关重要，因为对推理时间计算量表法律的兴趣不断增加，因此强调了对环保AI解决方案的需求。
对质量为零质量的多变量有限数据推断
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网络内机器学习推理的快速原型
网络内的机器学习推断提供了高吞吐量和低潜伏期。它位于网络内，电力效率并改善应用程序的性能。尽管有其标准，但网络内机器学习研究的限值很高，需要在可编程数据平面上进行大量专业知识，以了解机器学习和应用领域的知识。现有的解决方案主要是一次性的努力，很难跨平台复制，更改或端口。在本文中，我们介绍了种植者：一个模块化，有效的开源框架，用于在一系列平台和管道体系结构上快速原型化网络内的机器学习模型。通过识别机器学习算法的一般映射方法 - 播种机引入了新的机器学习映射并改进了现有的映射。它为用户提供了几个示例用例，并支持不同的数据集，并且用户已经将其扩展到新的字段和应用程序。我们的评估表明，与以前的模型量化作品相比，Planter改善了机器学习的能力，同时大大降低了资源消耗并与网络功能共存。在未修改的商品硬件上以线速率运行的种植者支持的算法，每秒提供数十亿个推理决策。
框置信深度：基于模拟的推理超矩形
在许多科学领域中，研究人员面临评估复杂统计模型的挑战，即可能的计算函数在计算上是棘手的，或者非常昂贵的计算。这导致了无似然推理方法的发展和日益普及，这为参数估计和模型比较提供了强大的替代方案。这些方法利用模拟，通过观察到的数据的比较来推断与模型在各种参数设置下产生的模拟结果的比较。在贝叶斯推论中，这些包括近似贝叶斯计算（Rubin，1984; Pritchard et al。，1999; Sisson等。，2018年），贝叶斯合成的可能性（Wood，2010; Price等，2018年），神经可能和后验估计（Rezende and Mohamed，2015年； Papamakarios，Sterratt和Murray，2019年）。在频繁的环境中，在Gourieroux，Monfort and Renault（1993）的基础工作之后，近年来才看到无可能无可能推理的进步（Masserano等人。，2022; Xie and Wang，2022年； Dalmasso等。，2024）。本研究的重点是频繁推断，针对基于模拟的模型和非标准的规律性条件的校准置信区间和区域的构建。建议的方法提供了统一的
主动推理对习惯剂的目标指导计划
[1] K. Friston，J。Kilner和L. Harrison。大脑的自由能原理。生理学杂志，100（1-3）：70–87，2006 [2] K. Friston。预测性编码有未来吗？自然神经科学，21：1019–1021，2018 [3] G. Oliver，P。Lanillos和G. Cheng。主动推理的身体感知和人形机器人的作用。arxiv：1906.03022，2019 [4] A. Ahmadi和J. Tani。用于在线预测和识别的新型预测编码启发的变异RNN模型。神经计算，31（11）：2025–2074，2019 [5] M. Kawato。用于运动控制和轨迹计划的内部模型。神经生物学中的当前意见，9（6）：718–727，1999 [6] M. Jung，T。Matsumoto和J. Tani。在变化预测编码下的目标指导行为：视觉注意和工作记忆的动态组织。IROS 2019，1040–1047
跨词典翻译推理的多策略系统
摘要 本文介绍了 TIAD 2020 共享任务中提出的四种跨词典自动翻译推理策略。所提出的策略基于对 Apertium RDF 图的分析，利用了使用多路径翻译、不同词典中词汇条目之间的同义词和相似性以及通过图的可能翻译的基数等特点。这四种策略在 Apertium RDF EN ↔ ES 词典上进行了训练和验证，显示出良好的结果。最后，将这些策略一起应用在推断共享任务中提出的词典的任务中获得了 0.43 的 F 度量，因此在 TIAD 2020 共享任务中提出的其他新系统中排名第三。没有任何一个提交给共享任务的系统超过 TIAD 组织者提出的基线。
有效针对LLMS的有效会员推理攻击
基于变压器的LLM的潜力因其依赖广泛的数据集而受到隐私问题的阻碍，可能包括敏感信息。诸如GDPR和CCPA之类的监管措施呼吁使用强大的AU介绍工具来解决潜在的隐私问题，并使用会员推理攻击（MIA）是评估LLMS隐私风险的主要方法。与传统的MIA方法不同，通常需要对其他模型进行计算进行计算训练，本文介绍了一种有效的方法，该方法通过在嵌入空间中添加随机噪声来为目标样本提供嘈杂的邻居，仅在嵌入式空间中添加随机噪声，要求仅在推论模式下操作目标模型。我们的发现表明，这种方法与采用阴影模型的有效性密切相匹配，显示了其在实践隐私审核场景中的能力。
非高斯SVAR模型的局部强大推断
当结构冲击是独立的并遵循非高斯分歧时，结构向量自回旋（SVAR）模型中的所有参数都是局部识别的。不幸的是，当识别数据的此类特征的标准推理方法无法在模型参数的结构函数的范围内获得正确的覆盖范围。对此词，我们提出了一种局部可靠的半参数方法，以进行假设检验并为SVAR模型中的结构功能构建信心集。该方法在存在时完全利用非高斯性，但可以使局部至高斯密度正确的大小/覆盖率。从经验上讲，我们重新访问了两项宏观conomic SVAR研究，在该研究中，我们记录了混合的结果。对于Kilian和Murphy的石油价格模型（2012），我们发现非高斯性可以坚定地识别合理的承认集，而对于Baumeister和Hamilton（2015）的劳动力供应 - 按需模型（2015）并非如此。此外，这些练习强调了使用弱识别稳健方法来评估估计不确定性的重要性，当时使用非高斯性进行识别。
具有生锈的高性能机器学习推理系统：a
可容纳可变流量，而不会损害系统可用性和响应质量。ML推理工作负载也不例外。他们可能会处理大量查询量，某些系统每天处理超过200万亿查询[4]。它们在严格的延迟约束中运行，通常在100至300毫秒之间[5]。此外，它们可能会面临不断变化的交通模式，包括可预测的变化，例如峰值和非高峰使用情况（例如，白天，夜间或季节性或季节性）以及不可预测的破坏，包括由趋势主题，一个关闭式应用程序过载或系统变化触发的数据冲刺[6，7]。要克服这些不同的负载，系统必须动态扩展资源，同时保持效率和系统稳定性（可用性和响应准确性）。
“责任”加上“差距”等于“问题”
我们认为，预测成功最大化是认知和皮层的基本目标，它与预测误差最小化兼容，但两者都不需要减少目标编码，以至于有明确的神经生物学证据证明了预测信号的放大，并且我们在支持分组编码的支持方面没有证据。我们概述了最近的发现表明，我们的认知能力的锥体细胞通常取决于输入的信息向其基础树突传递信息，并在输入其远端顶端树突的传播时会放大该上下文提供的上下文，这些上下文提供了一种与前进基础输入相一致的上下文，因为两者都具有深度极化。尽管这些细胞内发现需要超出大多数神经科学实验室当前能力的技术专业知识，但它们并没有引起争议和闻名。我们注意到，这种细胞合作的上下文敏感性大大增强了哺乳动物新皮层的认知能力，并且关于其进化，发育和病理学仍然有待发现。