Resultados de búsqueda - Xu, Tianshi

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    HEQuant: Marrying Homomorphic Encryption and Quantization for Communication-Efficient Private Inference Autoría: Xu, Tianshi, Li, Meng, Wang, Runsheng

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  2. 2
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    CLEANER: Self-Purified Trajectories Boost Agentic Reinforcement Learning Autoría: Xu, Tianshi, Chen, Yuteng, Li, Meng

    Publicado 2026
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  3. 3
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    Adapting the Interface, Not the Model: Runtime Harness Adaptation for Deterministic LLM Agents Autoría: Xu, Tianshi, Wen, Huifeng, Li, Meng

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  4. 4
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    Neural Approximate Inverse Preconditioners Autoría: Xu, Tianshi, Li, Rui Peng, Xi, Yuanzhe

    Publicado 2025
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  5. 5
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    EQO: Exploring Ultra-Efficient Private Inference with Winograd-Based Protocol and Quantization Co-Optimization Autoría: Zeng, Wenxuan, Xu, Tianshi, Li, Meng, Wang, Runsheng

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  6. 6
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    PrivCirNet: Efficient Private Inference via Block Circulant Transformation Autoría: Xu, Tianshi, Wu, Lemeng, Wang, Runsheng, Li, Meng

    Publicado 2024
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  7. 7
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    HiGP: A high-performance Python package for Gaussian Process Autoría: Huang, Hua, Xu, Tianshi, Xi, Yuanzhe, Chow, Edmond

    Publicado 2025
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  8. 8
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    An Adaptive Factorized Nyström Preconditioner for Regularized Kernel Matrices Autoría: Zhao, Shifan, Xu, Tianshi, Huang, Hua, Chow, Edmond, Xi, Yuanzhe

    Publicado 2023
    Fuente: arXiv
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  9. 9
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    Anderson Acceleration with Truncated Gram-Schmidt Autoría: Tang, Ziyuan, Xu, Tianshi, He, Huan, Saad, Yousef, Xi, Yuanzhe

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  10. 10
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    PrivQuant: Communication-Efficient Private Inference with Quantized Network/Protocol Co-Optimization Autoría: Xu, Tianshi, Zhong, Shuzhang, Zeng, Wenxuan, Wang, Runsheng, Li, Meng

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  11. 11
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    Preconditioned Additive Gaussian Processes with Fourier Acceleration Autoría: Wagner, Theresa, Xu, Tianshi, Nestler, Franziska, Xi, Yuanzhe, Stoll, Martin

    Publicado 2025
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  12. 12
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    Mixed Precision Orthogonalization-Free Projection Methods for Eigenvalue and Singular Value Problems Autoría: Xu, Tianshi, Zhang, Zechen, Chen, Jie, Saad, Yousef, Xi, Yuanzhe

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  13. 13
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    Preconditioned Truncated Single-Sample Estimators for Scalable Stochastic Optimization Autoría: Xu, Tianshi, Cai, Difeng, Huang, Hua, Chow, Edmond, Xi, Yuanzhe

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  14. 14
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    CryptoMoE: Privacy-Preserving and Scalable Mixture of Experts Inference via Balanced Expert Routing Autoría: Zhou, Yifan, Xu, Tianshi, Hong, Jue, Wu, Ye, Li, Meng

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  15. 15
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    Multiscale Neural Networks for Approximating Green's Functions Autoría: Hao, Wenrui, Li, Rui Peng, Xi, Yuanzhe, Xu, Tianshi, Yang, Yahong

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  16. 16
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    FastQuery: Communication-efficient Embedding Table Query for Private LLM Inference Autoría: Lin, Chenqi, Xu, Tianshi, Yang, Zebin, Wang, Runsheng, Huang, Ru, Li, Meng

    Publicado 2024
    Fuente: arXiv
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  17. 17
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    UFO: Unlocking Ultra-Efficient Quantized Private Inference with Protocol and Algorithm Co-Optimization Autoría: Zeng, Wenxuan, Yang, Chao, Xu, Tianshi, Zhang, Bo, Ren, Changrui, Dong, Jin, Li, Meng

    Publicado 2026
    Fuente: arXiv
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  18. 18
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    Breaking the Layer Barrier: Remodeling Private Transformer Inference with Hybrid CKKS and MPC Autoría: Xu, Tianshi, Lu, Wen-jie, Yu, Jiangrui, Yi, Chen, Lin, Chenqi, Wang, Runsheng, Li, Meng

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  19. 19
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    Designing Preconditioners for SGD: Local Conditioning, Noise Floors, and Basin Stability Autoría: Scott, Mitchell, Xu, Tianshi, Tang, Ziyuan, Pichette-Emmons, Alexandra, Ye, Qiang, Saad, Yousef, Xi, Yuanzhe

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
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  20. 20
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    S$^4$C: Speculative Sampling with Syntactic and Semantic Coherence for Efficient Inference of Large Language Models Autoría: He, Tao, Huang, Guang, Yang, Yu, Xu, Tianshi, Zhao, Sicheng, Ding, Guiguang, Wang, Pengyang, Tian, Feng

    Publicado 2025
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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