LAWS: Learning from Actual Workloads Symbolically - Eine selbstzertifizierende parametrisierte Cache-Architektur für Neural Inference, Robotik und Edge Deployment

arXiv:2605.04069v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir präsentieren LAWS (Learning from Actual Workloads Symbolically), eine selbstzertifizierende Inference Caching Architektur, die eine wachsende Bibliothek zertifizierter Expert Functions aus Deployment-Beobachtungen aufbaut. Jeder Expert deckt eine Region des Input Space ab