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Russian Academy of Sciences
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CFM-Bench 基准测试规范了无线AI模型的评估标准
研究人员推出了一款新的基准测试CFM-Bench，旨在规范渠道基础模型（CFM）的评估。该统一平台解决了当前CFM评估流程不一致的问题，这些流程使用不同的数据、配置和指标，导致难以进行公平比较。CFM-Bench 整合了来自模拟和真实世界测量的各种信道配置，以及特定的数据划分策略，以确保严格的测试。该基准测试支持物理层智能、无线接入网决策智能以及通信感知一体化等六个任务组，旨在为评估CFM的可迁移性提供一个通用基础。
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研究人员推出RAS，一种用于可靠语音识别系统的新度量指标
研究人员推出了一种名为RAS的新度量指标，旨在评估自动语音识别（ASR）系统的可靠性。与仅关注准确性的传统度量指标不同，RAS考虑了系统在转录中的置信度，尤其是在嘈杂或模糊的条件下。所提出的框架允许ASR模型在不确定的片段上弃权，RAS通过人类偏好进行校准，平衡了转录的信息量和避免错误。实验表明，这种方法在保持具有竞争力的准确性的同时，显著提高了转录的可靠性。