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AI系统自主学习网络行为以进行验证
研究人员开发了一种新颖的网络验证方法,通过创建能够自动学习和适应实际网络行为的自演化验证器。该系统使用一个编码代理来提出符号编码的扩展,并由一个预言机提供真实的路由状态来指导代理改进网络模型。作为演示,一个原型成功地教会了一个验证器三个新功能,包括OSPF区域、BGP路由反射以及基于EVPN的L3VPN,自主地收敛到能够准确反映厂商特定行为的模型。
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新的ReQuest管道增强了长视频问答的LLM能力
研究人员开发了ReQuest,这是一个旨在提高长视频问答能力的新型管道。该方法通过采用一种由不确定性驱动的、适应性问题选择关键帧的过程,解决了多模态大型语言模型中固定输入令牌预算的限制。ReQuest集成了一个轻量级选择器、一个根据模型不确定性触发额外推理的路由机制,以及一种自适应非最大抑制技术来选择相关且时间上多样化的帧。该系统作为一个即插即用解决方案,在Video-MME、MLVU和LongVideoBench等基准测试上提高了性…