Consolidating TinyML Lifecycle with Large Language Models: Reality, Illusion, or Opportunity?
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wu, Guanghan, Tarkoma, Sasu, Morabito, Roberto |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Agentic TinyML for Intent-aware Handover in 6G Wireless Networks
di: Saleh, Alaa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saleh, Alaa, et al.
Pubblicazione: (2025)
When the Code Autopilot Breaks: Why LLMs Falter in Embedded Machine Learning
di: Morabito, Roberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Morabito, Roberto, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sometimes Painful but Certainly Promising: Feasibility and Trade-offs of Language Model Inference at the Edge
di: Abstreiter, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abstreiter, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimising TinyML with Quantization and Distillation of Transformer and Mamba Models for Indoor Localisation on Edge Devices
di: Suwannaphong, Thanaphon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Suwannaphong, Thanaphon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Real-Time Performance Benchmarking of TinyML Models in Embedded Systems (PICO: Performance of Inference, CPU, and Operations)
di: Dey, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dey, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Large-Scale Study of Model Integration in ML-Enabled Software Systems
di: Sens, Yorick, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sens, Yorick, et al.
Pubblicazione: (2024)
Explainable Artificial Intelligence Techniques for Software Development Lifecycle: A Phase-specific Survey
di: Arora, Lakshit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arora, Lakshit, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Framework to Model ML Engineering Processes
di: Morales, Sergio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Morales, Sergio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Large Language Models Should Ask Clarifying Questions to Increase Confidence in Generated Code
di: Wu, Jie JW
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Jie JW
Pubblicazione: (2023)
Analyzing the Evolution and Maintenance of ML Models on Hugging Face
di: Castaño, Joel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Castaño, Joel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Using Quality Attribute Scenarios for ML Model Test Case Generation
di: Brower-Sinning, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Brower-Sinning, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Comprehensive Framework for Evaluating API-oriented Code Generation in Large Language Models
di: Wu, Yixi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yixi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Automatic Programming: Large Language Models and Beyond
di: Lyu, Michael R., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Michael R., et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating Streamlining Constraints with Large Language Models
di: Voboril, Florentina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Voboril, Florentina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Are Large Language Models Memorizing Bug Benchmarks?
di: Ramos, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ramos, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards a Classification of Open-Source ML Models and Datasets for Software Engineering
di: González, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: González, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hardness, Structural Knowledge, and Opportunity: An Analytical Framework for Modular Performance Modeling
di: Gheibi, Omid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gheibi, Omid, et al.
Pubblicazione: (2025)
ML-On-Rails: Safeguarding Machine Learning Models in Software Systems A Case Study
di: Abdelkader, Hala, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abdelkader, Hala, et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward Explaining Large Language Models in Software Engineering Tasks
di: Vitale, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vitale, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking Large Language Models with Integer Sequence Generation Tasks
di: O'Malley, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: O'Malley, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy and Copyright Protection in Generative AI: A Lifecycle Perspective
di: Zhang, Dawen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Dawen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Assessing the Impact of Code Changes on the Fault Localizability of Large Language Models
di: Haroon, Sabaat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Haroon, Sabaat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring the Integration of Large Language Models in Industrial Test Maintenance Processes
di: Liu, Jingxiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jingxiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
ProToken: Token-Level Attribution for Federated Large Language Models
di: Gill, Waris, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gill, Waris, et al.
Pubblicazione: (2026)
Effective Large Language Model Debugging with Best-first Tree Search
di: Song, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2024)
EsoLang-Bench: Evaluating Genuine Reasoning in Large Language Models via Esoteric Programming Languages
di: Sharma, Aman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sharma, Aman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating Robustness of Large Language Models in Enterprise Applications: Benchmarks for Perturbation Consistency Across Formats and Languages
di: Bogavelli, Tara, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bogavelli, Tara, et al.
Pubblicazione: (2026)
Zero-Shot Attribution for Large Language Models: A Distribution Testing Approach
di: Canonne, Clément L., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Canonne, Clément L., et al.
Pubblicazione: (2025)
AKD : Adversarial Knowledge Distillation For Large Language Models Alignment on Coding tasks
di: Oulkadda, Ilyas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oulkadda, Ilyas, et al.
Pubblicazione: (2025)
CONSTRUCTA: Automating Commercial Construction Schedules in Fabrication Facilities with Large Language Models
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Evaluation Engineering: An Empirical Study of ML Evaluation Harnesses in the Wild
di: Zhao, Zhimin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Zhimin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Assessing Large Language Models for Automated Feedback Generation in Learning Programming Problem Solving
di: Silva, Priscylla, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Silva, Priscylla, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accuracy, Stability, and Repeated-Run Reliability of Large Language Models on Deterministic Programming Tasks
di: Zhou, Yongxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Yongxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Beyond Output Correctness: Benchmarking and Evaluating Large Language Model Reasoning in Coding Tasks
di: Li, Yuangang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yuangang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Unit Test Generation: An Empirical Study
di: Storhaug, André, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Storhaug, André, et al.
Pubblicazione: (2024)
CodeFuse-13B: A Pretrained Multi-lingual Code Large Language Model
di: Di, Peng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Di, Peng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unlock the Correlation between Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning in Training Code Large Language Models
di: Chen, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Order Matters! An Empirical Study on Large Language Models' Input Order Bias in Software Fault Localization
di: Rafi, Md Nakhla, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rafi, Md Nakhla, et al.
Pubblicazione: (2024)
StackSight: Unveiling WebAssembly through Large Language Models and Neurosymbolic Chain-of-Thought Decompilation
di: Fang, Weike, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Weike, et al.
Pubblicazione: (2024)
An AI System Evaluation Framework for Advancing AI Safety: Terminology, Taxonomy, Lifecycle Mapping
di: Xia, Boming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Boming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Agentic TinyML for Intent-aware Handover in 6G Wireless Networks
di: Saleh, Alaa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
When the Code Autopilot Breaks: Why LLMs Falter in Embedded Machine Learning
di: Morabito, Roberto, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Sometimes Painful but Certainly Promising: Feasibility and Trade-offs of Language Model Inference at the Edge
di: Abstreiter, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Optimising TinyML with Quantization and Distillation of Transformer and Mamba Models for Indoor Localisation on Edge Devices
di: Suwannaphong, Thanaphon, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Real-Time Performance Benchmarking of TinyML Models in Embedded Systems (PICO: Performance of Inference, CPU, and Operations)
di: Dey, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2025)