边缘智能 5
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论文笔记《Towards Efficient Asynchronous Federated Learning in Heterogeneous Edge Environments》
论文地址-《Towards Efficient Asynchronous Federated Learning in Heterogeneous Edge Environments》 摘要 研究解决的问题 边缘设备通常具有异构的计算能力和数据分布,阻碍了协同训练的效率。现有的工作开发了陈旧感知的半异
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论文笔记《Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger...》
论文地址-《Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training via End-Edge-Cloud Collaboration》 摘要 尽管分层联邦学习HFL支持适合EECC的多层模型聚合,先前的工作在所有计算节点上
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论文笔记《EdgeShard: Efficient LLM Inference via Collaborative Edge Computing》
论文地址《EdgeShard: Efficient LLM Inference via Collaborative Edge Computing》 Ⅰ 介绍 A 存在的问题 一些工作利用模型量化 [7][12] 来减小模型大小以适应资源受限的边缘设备。但是,它们通常会导致准确性损失。 其他工作倾向于
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论文笔记《Unleashing the Power of Edge-Cloud Generative AI in Mobile Networks: A Survey of AIGC Services》
论文地址《Unleashing the Power of Edge-Cloud Generative AI in Mobile Networks: A Survey of AIGC Services》 摘要 本调查论文重点介绍了AIGC应用程序(例如ChatGPT和Dall-E)在移动边缘网络的部署
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论文笔记《Distributed Artificial Intelligence Empowered by End-Edge-Cloud Computing: A Survey》
论文地址《Distributed Artificial Intelligence Empowered by End-Edge-Cloud Computing: A Survey》 摘要 对端边缘云计算(end-edge-cloud computing,EECC)赋能的分布式人工智能(DAI)进行了全