研究人员推出了一种新颖的知识密集型多模态问答架构SKIP，该架构显著降低了计算成本。SKIP通过沿稀疏路径路由计算来实现这一点，选择性地处理相关的视觉内容和检索到的知识，而不是对每个查询应用统一的成本。这种方法在FLOPs和延迟方面带来了可观的节省，同时在多个基准测试中保持或超过了密集基线方法的准确性。 AI
影响 这项研究可能带来更高效的多模态任务AI系统，降低硬件要求和运营成本。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新AI架构及其在基准测试中性能的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- A-OKVQA
- arXiv
- Encyclopedic VQA
- Infoseek
- Knowledge-intensive multimodal question answering
- Noor Noor S. Mohammad
- OK-VQA
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