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F2LLM-v2-0.6B
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新波斯语检索模型Yalda-Embedding发布，采用开放开发模式
研究人员开发了Yalda-Embedding，一个拥有5.958亿参数的新波斯语检索模型，该模型改编自Qwen3-Embedding-0.6B。该模型在FaMTEB的八项波斯语检索任务上表现强劲，在评估的0.6B模型中取得了最高的宏平均分，并且优于其基础模型和F2LLM-v2-0.6B。开发过程包括对比微调和关系知识蒸馏，最终模型在不增加推理时大小的情况下，性能接近更大的Qwen3-Embedding-4B模型。该项目强调开放开发，发…
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新框架改进了对人类矛盾和犹豫的识别
研究人员开发了一种新颖的框架SVF-CR，通过分析同步的多模态数据来识别矛盾和犹豫等微妙的人类情绪状态。该方法在整合文本和声学特征之前，通过交叉注意力机制精炼视觉和面部线索。在BAH数据集上的实验表明，SVF-CR显著提高了识别准确率，宏F1分数达到0.7156，优于之前的基线。