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Voxtral-mini-3b
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Eloquence 团队详解其在 Interspeech 2026 挑战赛中的多语言问答方法
Eloquence 团队详细介绍了他们为 Interspeech 2026 MLC-SLM 挑战赛提交的方案，该方案专注于 21 种语言的多语言选择题问答。他们探索了三种方法：使用 LoRA 和数据增强对 Voxtral-Mini-3B 进行微调，取得了 0.72 的宏观准确率；将多模态上下文学习应用于 Voxtral-24B，获得了他们最佳的 0.81 成绩；以及一个得分 0.68 的检索系统。所有三种方法均超越了基线性能。
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新的WnW KV缓存方法优化了长篇语音大语言模型
研究人员开发了一种名为增减KV缓存（WnW）的新颖方法，以优化用于长篇语音处理的大语言模型的内存使用。该技术将KV缓存头分为锚点、潮汐和固定角色，允许锚点头保留在GPU上以进行实时重要性监控。潮汐头利用CPU驻留存储，并根据锚点头分数选择性地调用，而固定头则保留较小的GPU子集。在3B参数模型上使用LibriSpeech-Long数据集进行的实验表明，WnW在仅使用音频令牌通常所需的GPU内存的20%的情况下，保持了接近全缓存的准确性…