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Federated Self-Contextualization
Federated Self-Contextualization
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新框架支持临床音频诊断的上下文学习
研究人员开发了一种名为联邦自上下文（FSC）的新框架，使音频语言模型能够为临床音频诊断执行上下文学习，尤其是在资源匮乏的环境中。该多模态模型通过使用无监督聚类创建伪标签，然后通过联邦优化调整模型，从而绕过了对大量带注释语料库的需求。在对呼吸系统和心脏疾病的评估中，FSC在2次样本设置中表现出71.6%的准确率，比现有的音频语言基线高出9%以上。
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新框架增强临床音频诊断的上下文学习能力
研究人员开发了一个名为联邦自语境化（FSC）的新框架，旨在改善临床环境中音频-语言模型的上下文学习能力，尤其是在资源匮乏的环境中。该多模态模型框架旨在通过少量示例诊断疾病，而无需大型标注数据集。FSC利用无监督聚类创建伪标签集，并通过支持-查询对实现上下文推理，在2次示例评估中对呼吸系统和心脏疾病的准确率达到71.6%。