Cornell University（康奈尔大学）

ChunkWise LoRA: Adaptive Sequence Partitioning for Memory-Efficient Low-Rank Adaptation and Accelerated LLM Inference

ChunkWise LoRA: 适应性序列分块用于内存高效低秩适应和加速大语言模型推理

Ketan Thakkar, Maitreyi Chatterjee, Ramasubramanian Balasubramanian, Achyuthan Jootoo, Rajendra Ugrani

机构 * Bentley University USA（伯克利大学） ； Cornell University USA（康奈尔大学） ； University of California Berkeley USA（加州大学伯克利分校） ； George Mason University USA（乔治·马歇尔大学） ； Georgia Institute of Technology USA（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 ChunkWise LoRA通过动态分块和适应性配置提升LLM推理效率，实现更低延迟和内存消耗的同时保持性能。

Comments Presented at 13th IEEE International Conference on Intelligent Systems and Embedded Design

SteerEval: A Framework for Evaluating Steerability with Natural Language Profiles for Recommendation

SteerEval: 一个用于通过自然语言配置文件评估可操控性的框架用于推荐

Joyce Zhou, Weijie Zhou, Doug Turnbull, Thorsten Joachims

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Ithaca College（伊萨卡学院） 纠错

AI总结 SteerEval通过自然语言配置文件评估推荐系统的可操控性，分析不同干预措施对操控效果的影响，并提出设计建议。

Comments 10 pages, 2 figures, 8 tables. Pre-print

Magellan: Autonomous Discovery of Novel Compiler Optimization Heuristics with AlphaEvolve

Magellan：利用AlphaEvolve自主发现新型编译器优化启发式方法

Hongzheng Chen, Alexander Novikov, Ngân Vũ, Hanna Alam, Zhiru Zhang, Aiden Grossman, Mircea Trofin, Amir Yazdanbakhsh

机构 * Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 Magellan通过AlphaEvolve自主发现新型编译器优化启发式方法，提升编译器优化效率与性能。

Comments Accepted to C4ML@CGO'26