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新型Transformer模型实现高效边缘动作识别
研究人员开发了CoDAT，一种用于边缘设备上高效动作识别的协作双注意力Transformer。该模型采用轻量级双分支注意力机制，结合用于局部特征聚合的空间卷积注意力（SCA）和用于全局上下文的跨步单头注意力（SSHA），显著降低了计算成本。CoDAT还包含一个无参数的TShift模块用于时间建模，实现了跨帧的高效通信。实验表明，CoDAT在各种基准测试中实现了优于现有方法的能耗-准确性平衡，为边缘物联网系统中的实时应用提供了更快的吞吐…
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新论文探讨对话式AI的个性化与评估
一篇新论文探讨了创建个性化对话式信息获取（CIA）系统所面临的挑战。它提出了通过实体链接提取个人上下文、利用大规模对话数据集生成个性化响应以及使用一种名为FACE的新型无参考指标评估系统有效性的方法。该工作旨在改进CIA系统理解和适应个体用户偏好的方式。