要津意见与工夫架构

多模态流架构：已矣端到端学习，通过将视觉信息与谈话模子磋议，贬责了多模态交互中的挑战，委果时处理视觉输入、解放交错视觉帧停火话标记等问题。

端到端试验数据集：以健身归并限制为例，展示了如HoloAssist、FIT - Coach等数据集，这些数据集包含视频帧与助手评述的对皆信息，安静了交互式AI助手的试验需求。

工夫优化与愚弄

高效交互与推理：疑望先容了架构怎么已矣高效的东谈主机交互和基于视频的推理，包括使用3D CNN手脚特征索求器，以及通过可步长因果卷积已矣高效的视觉流处理，擢升了模子对东谈主类行径和通顺形状的意会能力。

援助任务擢升模子能力：通过预试验模子膨胀高低的字幕任务、将视觉信息编码为谈话来学习初级视觉技巧，以及使用马上探伤工夫将视觉技巧融入模子，提高了模子在不同任务中的准确性和实时反映能力，如在烹调、健身等场景中的愚弄。

以前预测与高通上风

新数据集与商讨标的：先容了CLEVRskills数据集，用于机器东谈主基础模子的商讨，鞭策机器东谈主工夫在复杂任务中的发展。

高通的孝敬：强调高通在建立端AI运转方面的上风，包括简易内存老本、裁汰蔓延，以偏激框架在贬责现存才能箝制方面的服从，还为ML社区提供了开导多模态交互愚弄的器用。

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