INTRODUCTION AU TRIMMING
Trimming - Une introduction à une technique permettant de réduire le nombre de paramètres d'un modèle tout en maintenant ses performances d'origine
Accédez à nos études, articles et publications scientifiques. Engagé envers la communauté mondiale, AlphaEdge met à disposition plus de 6 000 modèles Open Source optimisés par notre technique propriétaire de trimming pour maximiser l'efficience de calcul.
Trimming - Une introduction à une technique permettant de réduire le nombre de paramètres d'un modèle tout en maintenant ses performances d'origine
Évaluation comparative d'AlphaAudio-v0 pour la reconnaissance automatique de la parole en français sur Common Voice v24 et MLS — latence et WER.
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AlphaEdge collabore étroitement avec les laboratoires académiques français, les instituts de recherche en deep learning et des pionniers technologiques pour concevoir des architectures de plus en plus sobres et performantes. Soutenues par France 2030 et Bpifrance, ces alliances stratégiques maintiennent nos modèles efficients au plus haut niveau de performance opérationnelle.
Fondé sur une solide démarche scientifique, AlphaEdge s'impose comme un laboratoire français et souverain de la Deeptech. Notre parcours en R&D a débuté il y a six ans avec le développement d'un stylo connecté breveté, propulsé par le TinyAI, nous permettant de maîtriser les contraintes matérielles et de mémoire très strictes.
Aujourd'hui, cette expertise fondamentale guide le développement d'une nouvelle génération d'architectures d'IA efficientes. En devenant pionniers de techniques avancées de compression et de réduction de modèles telles que le trimming, le pruning et la distillation, nous transformons la recherche théorique en solutions concrètes, prêtes pour un déploiement à grande échelle.
Notre département R&D associe expertise académique et ingénierie logicielle de pointe. Le pôle technique réunit des docteurs (Ph.D.) en mathématiques et deep learning ainsi que des data scientists, faisant le lien direct entre recherche théorique et déploiement de systèmes de production robustes.