Onyx: Cost-Efficient Disk-Oblivious ANN Search
Onyx: 低成本的磁盘无关ANN搜索
机构 * UC Berkeley, NVIDIA(伯克利大学,NVIDIA) ; NVIDIA ; UT Austin, NVIDIA(奥斯汀大学,NVIDIA)
AI总结 Onyx通过优化ANN和ORAM层的资源利用,降低ANN搜索成本和延迟,采用紧凑中间表示和局部意识浅树设计提高效率。
大厂专区
Onyx: 低成本的磁盘无关ANN搜索
机构 * UC Berkeley, NVIDIA(伯克利大学,NVIDIA) ; NVIDIA ; UT Austin, NVIDIA(奥斯汀大学,NVIDIA)
AI总结 Onyx通过优化ANN和ORAM层的资源利用,降低ANN搜索成本和延迟,采用紧凑中间表示和局部意识浅树设计提高效率。
AI电信工程师:迈向无线通信算法的自主发现
机构 * NVIDIA
AI总结 本文探讨了代理AI自主设计无线通信算法的能力,通过框架生成、评估和优化候选算法,在物理层和介质访问控制层完成任务,算法性能优于传统方法且具备可解释性。
多时间尺度模型预测控制用于慢-快系统
机构 * Institute for Dynamic Systems and Control(动态系统与控制研究所) ; Department of Aeronautics and Astronautics(航空与航天系) ; Department of Mechanical Engineering(机械工程系) ; NVIDIA Research(NVIDIA研究)
AI总结 本文提出多时间尺度MPC方法,通过切换简化模型和增加积分步长来提升计算效率,应用于机器人控制问题,实现性能提升。