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Sebastián Andrés Cajas Ordóñez
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ModaLens 审计显示医学视觉语言模型更依赖文本而非图像
研究人员开发了 ModaLens，一种用于衡量医学领域视觉语言模型（VLM）敏感性的新审计方法。使用 MIMIC-CXR 数据上的 MedGemma-27B 模型，研究发现，当放射学报告可用时，模型的图像数据依赖性会显著降低。具体而言，当报告存在时，模型的答案仅改变 4.26%，而当报告不存在时则改变 20.94%，这表明文本报告严重影响了模型的输出，可能以牺牲视觉解释为代价。
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好奇心驱动的MoE框架提升了边缘设备的AI模型稳定性和准确性
研究人员开发了一种新颖的好奇心驱动的量化混合专家（MoE）框架，专为资源受限的设备设计。该方法解决了在进行激进量化时保持准确性的挑战，同时确保可预测的推理延迟。通过利用贝叶斯认知不确定性，该框架将任务路由到异构专家，包括具有不同比特精度的BitNet和BitLinear模型。在音频分类基准上的评估表明，在准确性损失极小的情况下，实现了显著的节能和压缩，同时跨折方差大幅降低，表明稳定性有所提高。