Buchumschlag

Predictive Feature Caching for Training-free Acceleration of Molecular Geometry Generation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sommer, Johanna, Rachwan, John, Fleischmann, Nils, Günnemann, Stephan, Charpentier, Bertrand
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Structurally Prune Anything: Any Architecture, Any Framework, Any Time
von: Wang, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unified Guidance for Geometry-Conditioned Molecular Generation
von: Ayadi, Sirine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AB-Cache: Training-Free Acceleration of Diffusion Models via Adams-Bashforth Cached Feature Reuse
von: Yu, Zichao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model Collapse Is Not a Bug but a Feature in Machine Unlearning for LLMs
von: Scholten, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning with Geometry: Including Riemannian Geometric Features in Coefficient of Pressure Prediction on Aircraft Wings
von: Hu, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Probabilistic Perspective on Unlearning and Alignment for Large Language Models
von: Scholten, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Intriguing Properties of Input-dependent Randomized Smoothing
von: Súkeník, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Expressivity and Generalization: Fragment-Biases for Molecular GNNs
von: Wollschläger, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Link Prediction for Directed Graphs
von: He, Mingguo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OmegAMP: Targeted AMP Discovery through Biologically Informed Generation
von: Soares, Diogo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unveil Sources of Uncertainty: Feature Contribution to Conformal Prediction Intervals
von: Idrissi, Marouane Il, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Geometry of Refusal in Large Language Models: Concept Cones and Representational Independence
von: Wollschläger, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Long-Range Graph Wavelet Networks
von: Guerranti, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatio-Spectral Graph Neural Networks
von: Geisler, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Token-wise Feature Caching: Accelerating Diffusion Transformers with Dual Feature Caching
von: Zou, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CacheClip: Accelerating RAG with Effective KV Cache Reuse
von: Yang, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RelayCaching: Accelerating LLM Collaboration via Decoding KV Cache Reuse
von: Geng, Yingsheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Consistent Sampling and Simulation: Molecular Dynamics with Energy-Based Diffusion Models
von: Plainer, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lift Your Molecules: Molecular Graph Generation in Latent Euclidean Space
von: Ketata, Mohamed Amine, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating Diffusion Transformers with Token-wise Feature Caching
von: Zou, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Flow Matching with Gaussian Process Priors for Probabilistic Time Series Forecasting
von: Kollovieh, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ReasonCache: Accelerating Large Reasoning Model Serving through KV Cache Sharing
von: Chen, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training-free Graph Neural Networks and the Power of Labels as Features
von: Sato, Ryoma
Veröffentlicht: (2024)

Automated Machine Learning: A Case Study on Non-Intrusive Appliance Load Monitoring
von: Moin, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Explainable Graph Neural Networks Under Fire
von: Li, Zhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Extracting Unlearned Information from LLMs with Activation Steering
von: Seyitoğlu, Atakan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SpeCa: Accelerating Diffusion Transformers with Speculative Feature Caching
von: Liu, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LipShiFT: A Certifiably Robust Shift-based Vision Transformer
von: Menon, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Probabilities of Error to Combine Quantization and Early Exiting: QuEE
von: Regol, Florence, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predict Training Data Quality via Its Geometry in Metric Space
von: Ba, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating LLM Inference Throughput via Asynchronous KV Cache Prefetching
von: Dong, Yanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Hierarchical Fine-Grained Feature Mapping Driven by Feature Contribution for Molecular Odor Prediction
von: Xie, Hong Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

dLLM-Cache: Accelerating Diffusion Large Language Models with Adaptive Caching
von: Liu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty for Active Learning on Graphs
von: Fuchsgruber, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DreamCache: Finetuning-Free Lightweight Personalized Image Generation via Feature Caching
von: Aiello, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Randomized Smoothing
von: Scholten, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Closing the Distribution Gap in Adversarial Training for LLMs
von: Hu, Chengzhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Assessing Robustness via Score-Based Adversarial Image Generation
von: Kollovieh, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Loop Corrections to the Training Error and Generalization Gap of Random Feature Models
von: Kim, Taeyoung
Veröffentlicht: (2026)

Understanding Emergent Misalignment via Feature Superposition Geometry
von: Minegishi, Gouki, et al.
Veröffentlicht: (2026)