githubGitHubあり2026-09-09
openvino — OpenVINO™ is an open source toolkit for optimizing and deploying AI inference
オープンソースのAI推論最適化と展開用ツールキットです。
深層学習Transformer分類生成音声
- 用途
- AI推論の最適化と展開
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
「最適化」の検索結果
15 件githubGitHubあり2026-09-08
DeepSpeed — DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.
分散トレーニングと推論を容易、効率的に実行するためのディープラーニング最適化ライブラリです。
深層学習軽量化・量子化
- 用途
- ディープラーニング最適化ライブラリ
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-08
metaflow — Build, Manage and Deploy AI/ML Systems
TensorZeroは、LLMゲートウェイ、オブザーバビリティ、評価、最適化、実験を統一したオープンソースのLLMOpsプラットフォームです。
自然言語処理大規模言語モデル生成
- 用途
- AI/MLシステムの構築、管理、展開ツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-08
ncnn — ncnn is a high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform
Neural Network Inference用の高性能フレームワークです。モバイルプラットフォームに最適化されています。
深層学習CNN
- 用途
- Neural Network Inference
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-09-08
DocsGPT — Private AI platform for agents, assistants and enterprise search. Built-in Agent Builder, Deep research, Document analysis, Multi-model support, and API connectivity for agents.
このリポジトリでは、トークナイザーの最適化を提供しています。
深層学習Transformerテキスト
- 用途
- トークナイザーの最適化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-08-26
AwesomeOPD — Awesome List for On-Policy Distillation
AwesomeOPDはオンPolicy distillationの最適化用リストである。オンPolicy distillationでは、学習済みモデルを小さくすることでモデルを高速化する。
深層学習軽量化・量子化
- 用途
- 精度の向上
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-08-11
EvoMem: Memory-Augmented Evolution for Code Optimization
成功した突然変異戦略の中には、単一の実行で利用可能な知識が存在し、その知識は複数のタスク間で移行することができる。しかし、既存のLLM-ベースの進化的フレームワークでは、再利用可能な知識は捨てられ、同じアイディアの再発見
自然言語処理大規模言語モデルQAテキスト
- 用途
- コード最適化問題解決
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-11
Multitask Pareto Optimization for Monotone Submodular Problems with Dynamic Constraints
この研究では、モンゴメリーカット形式のサブモデル問題の最適化に関して研究が行われている。特に、与えられた制約で問題を解くことができる方法論が提案されている。研究では、多タスク問題を同時に解くことで、問題を解く時間が短縮さ
自然言語処理RAG
- 用途
- 多タスク問題を最適化する
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-10
ICM Out! Better Tournament Strategy from Computed Continuations, vs. Solvers and LLMs
ポーカーの対局戦略を最適化する研究です。この研究では、独立チップモデル(ICM)を超える戦略的継続性最適化(SCO)アルゴリズムを提案しました。
自然言語処理大規模言語モデル
- 用途
- ポーカーの対局戦略問題への解決
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-08-06
A Special Point Skeleton Reconstruction Algorithm for Dynamic Multiobjective Optimization
この論文では、Dynamic Multi-Objective Optimizationの問題を解くために、Special Point Skeleton Reconstruction (SPSR)アルゴリズムを提案し、Pa
条件最適化コンピュータビジョンセグメンテーション
- 用途
- 多目標最適化の問題解決
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-08-06
Large-Market Discipline in Combinatorial Double Auctions: No Assembly, Bundle Selection, and Complementarities
複合商品の販売では、商品を組み合わせることができないことがある。Large-Market Disciplineは、この問題を解決するためのフレームワークを提供し、価格と商品の組み合わせを最適化する。
自然言語処理ファインチューニング
- 用途
- 複合商品の販売
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-08-05
Quality Diversity for Reliable Data Driven Time-Use Optimization
データドライブの日常生活時間の最適化を促進するために、Quality Diversity を使用して時間と健康の関係を考慮したオプティミゼーションテクニックを提案した。
MI向き品質予測/異常検知深層学習Transformer
- 用途
- データドライブの日常生活時間の最適化を促進する問題を解決
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
→
arxivPaper only2026-08-04
Impacts of Single-objective Landscapes on Multi-objective Optimization
この研究では、単目標最適化問題とマルチ目標最適化問題の関係についての研究が行われました。研究者たちは、単目標問題とマルチ目標問題のパラメータ空間を考慮し、両者を統合する方法を提案しました。
条件最適化数学・理論最適化
- 用途
- マルチ目標最適化問題
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→
arxivPaper only2026-07-29
EvoPINN: Agentic Discovery of Executable Algorithms for Physics-Informed Neural Networks
物理的システムの分離方程式を解くためには、ニュラルネットワークの設計、損失関数の定義、および最適化ダイナミクスの手動調整が必要である。研究者は、自動設計のためにLarge Language Models (LLMs)を利
自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト
- 用途
- 物理的システムの分離方程式を解く
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivPaper only2026-07-23
Search Hardness-Aware LLM-Based Problem Formulation for Expensive Simulation-Driven Design
シミュレーション駆動設計では、高精度なシミュレーションを少なくすることで設計を実現しています。既存の手法では、その問題に取り組むために最適化アルゴリズムが改善されてきましたが、問題の定義自体は検討されていません。この論文
深層学習軽量化・量子化生成
- 用途
- コスト削減的なシミュレーション駆動設計
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→