我们与CTC Global合作，加速美国电网下一代传输技术的部署。CTC Global的先进导体可提升电网容量和可靠性。通过信息请求识别高影响力的传输线路，选定合作伙伴将获得资源支持，以促进经济增长和降低能源成本。

本研究提出了一种高效的大型语言模型（EfficientLLM），旨在解决参数和上下文窗口增加所带来的计算、能源和经济成本问题，为未来基础模型的开发提供指导。

本文提出了多种新型联邦学习框架，利用随机稀疏化、梯度扰动和Renyi差分隐私等技术，增强隐私保护并提高通信效率。实验结果表明，这些方法在隐私保护和模型准确性方面优于现有技术，同时降低了通信和能源成本。

该研究提出了一种名为碳高效NAS（CE-NAS）的神经架构搜索方法，旨在降低能源成本并提高碳效率。CE-NAS结合了多目标优化器和启发式GPU分配策略，能够在碳排放动态下优化能效。模拟结果表明，CE-NAS在碳和搜索效率方面优于现有基准。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）的推理性能和能源成本，分析了不同规模模型在NVIDIA V100和A100 GPU上的表现。研究旨在优化模型配置，降低低资源语言处理成本，并提出新方法以提高模型效率。通过评估生成代码的可靠性，发现现有模型存在API误用问题，并开发了容错推理算法，提升了系统吞吐量，为高效的AI语言建模提供了重要见解。

本文提出了一种利用非正交多址接入技术的分层联邦学习系统，旨在最小化时间和能源成本。通过模糊逻辑的客户端编排策略和联合边缘服务器调度和资源分配问题的解决，该方案在性能提升和总成本降低方面优于基准。

本文提出了一种利用非正交多址接入技术的分层联邦学习系统，旨在最小化时间和能源成本。通过模糊逻辑的客户端编排策略和边缘服务器调度和资源分配问题的解决，实现了分层联邦学习性能提升和总成本降低。

本文提出了一种利用非正交多址接入技术的分层联邦学习系统，旨在最小化时间和能源成本。通过模糊逻辑的客户端编排策略和联合边缘服务器调度和资源分配问题的解决，该方案在分层联邦学习性能提升和总成本降低方面优于基准。