SpecQuant: Speculative Decoding with Multi-Parent Quantization for Adaptive LLM Inference
为解决本地运行大语言模型的计算和内存限制，SpecQuant结合推测解码与多父量化，自适应选择不同精度模型以提高推理效率。
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Selected work
Representative Papers
Context-Aware Emotionally Adaptive Voice Assistants: A Multimodal Framework for Empathetic Human-Agent Interaction
本文提出EmpathicVA框架，通过整合生理感知、情感分析、情境建模和强化学习来优化语音助手的打断策略，以提高用户满意度和减少压力。
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Exponential Pixelating Integral transform with dual fractal features for enhanced chest X-ray abnormality detection
为解决胸部X光片中异常检测的低对比度等问题，提出了一种基于指数像素积分变换和双重分形特征的方法，提高了疾病诊断的准确性。
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A Lightweight and Post-Quantum Secure Framework for IEC 61869-9 Sampled Value Communication
本文提出一种轻量级且后量子安全框架，用于IEC 61869-9采样值通信，通过优化的Chaskey-12实现消息完整性验证，并使用基于ML-KEM的密钥建立协议确保信任。
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Unveiling the Depth-Performance Dilemma in Split-Federated Fine-tuning of LLMs
研究解决了分割联邦微调中深度与性能之间的矛盾，通过分析不同模型规模和基准测试，发现增加深度虽提高吞吐量和隐私但损害性能，并指出当前聚合方法无法解决此问题。
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Unveiling the Depth-Performance Dilemma in Split-Federated Fine-tuning of LLMs
研究解决了分割联邦微调中深度与性能之间的矛盾，通过分析不同模型规模和基准测试，发现增加深度虽提高吞吐量和隐私但损害性能，并指出当前聚合方法无法解决此问题。
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