Computationaltoken

Analisi completa dei sistemi blockchain dalla prospettiva dell'elaborazione dati, coprendo tecnologie di registro distribuito, protocolli di consenso, smart contract e benchmarking delle prestazioni con il framework BLOCKBENCH.

Analisi dei token incompleti nei tokenizzatori BPE a livello di byte e la loro vulnerabilità ai bigrammi improbabili che causano comportamenti allucinatori negli LLM.

Applicazione di NLP e machine learning per l'analisi quantitativa dei testi flamenco, finalizzata alla classificazione dei generi, all'identificazione di campi semantici e all'esplorazione di connessioni storiche attraverso modelli lessicali.

Documentazione tecnica completa e risorse sulla tecnologia e le applicazioni di computationaltoken.

Un metodo innovativo di pruning dei token per Vision Transformer che considera congiuntamente importanza e diversità per ridurre la complessità computazionale mantenendo l'accuratezza.

Analisi di un nuovo algoritmo a tempo lineare per la tokenizzazione WordPiece, che migliora l'efficienza per modelli NLP come BERT. Include dettagli tecnici, risultati e applicazioni future.

Analisi di FNet, una variante Transformer che sostituisce il self-attention con Trasformate di Fourier per addestramento e inferenza più veloci, mantenendo un'accuratezza competitiva sui benchmark NLP.

DafnyBench è il benchmark più grande per addestrare e valutare sistemi di machine learning per la verifica formale del software, con oltre 750 programmi e 53.000+ righe di codice.

Analisi formale completa del protocollo Permission Voucher per autenticazione privacy-preserving nelle smart city utilizzando Tamarin Prover e altri strumenti di verifica.

Lamb è un analizzatore lessicale che genera grafi di analisi per gestire ambiguità lessicali nelle specifiche dei linguaggi, abilitando analisi sensibili al contesto tramite collaborazione con il parser.

Analisi completa della verifica di programmi MPI mediante modelli matematici, con applicazione ad algoritmi di moltiplicazione di matrici e confronto con approcci di verifica esistenti.