SemARC 多模态自适应推理方法发布
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SemARC 多模态自适应推理方法发布
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AI 综述
研究者 Payal Mohapatra 等提交论文，提出多模态推理方法 SemARC，将顺序模态聚合器（SeMA）与自适应运行时控制器（ARC）结合：在编码器运行前，用已获取的证据选择下一个模态，并决定何时停止。 论文称，在六个多模态分类数据集和十一个基线上，SemARC 平均宏 F1 提升 3.2%，总推理 GFLOPs 降低 61.4%，端到端延迟在 GPU 和 CPU 上降低 44.0%、Android INT8 上降低 47.2%。上述效果均为论文自报结果。
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最新进展10月7日 12:00
SemARC：通过自适应获取与顺序融合实现高效多模态推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.LGSemARC：通过自适应获取与顺序融合实现高效多模态推理
研究者提出 SemARC，将顺序模态聚合器（SeMA）与自适应运行时控制器（ARC）结合，在编码器运行前用已获取证据选择下一个模态，并决定何时停止。在六个多模态分类数据集和十一个基线上，SemARC 平均宏 F1 提升 3.2%、总推理 GFLOPs 降低 61.4%，端到端延迟在 GPU 和 CPU 上降低 44.0%、Android INT8 上降低 47.2%。
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