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Argo
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智能眼镜平台ARGO支持设备端机器学习以进行障碍物识别
研究人员开发了ARGO,一个支持设备端机器学习以进行实时城市障碍物识别的智能眼镜平台。该系统利用带有NPU的STM32N6微控制器和经过优化的YOLOv11模型,并结合了头部并行注意力(HPA)以实现高效处理。这种集成方法在最小的内存占用下实现了24 mAP50-95的分数,并在200 mAh电池上提供约113分钟的连续运行时间,展示了一种注重隐私且节能的辅助设备。
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Argo框架通过LLM替代方案降低企业电子邮件标注成本
研究人员开发了Argo,一个旨在使大规模、上下文感知电子邮件标注在企业中变得实用的新框架。Argo通过探索替代标注方案,而不是仅仅依赖GPT-4.1等昂贵的LLM,以显著更低的成本实现接近GPT级别的标注质量。该系统包括一个分析器,用于识别成本效益高的标注替代方案,以及一个按需配置方案,以智能地适应实时负载。在三个开源数据集上,Argo展示了显著的推理成本降低,而质量损失可忽略不计。