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MG-RWKV框架通过高效处理增强时间伪造定位

研究人员推出了一种新颖的MG-RWKV框架，用于音视频内容中的时间伪造定位。该方法利用RWKV架构以线性复杂度高效处理完整序列，解决了现有CNN和Transformer模型的局限性。关键创新包括用于时间上下文的双向RWKV、用于自适应粒度选择的多粒度专家混合（MG-MoE）以及用于减少误报的跨粒度一致性（CGC）。在多个数据集上的实验表明，MG-RWKV以降低的计算成本实现了最先进的结果。