Nghiên cứu
EM^2Mem: Khung bộ nhớ đa phương thức lấy sự kiện làm trung tâm giúp tối ưu hóa hỏi đáp video dài
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
EM^2Mem là khung bộ nhớ mới giúp liên kết các bằng chứng đa phương thức vào các mốc sự kiện, từ đó cải thiện độ chính xác khi truy vấn video dài và giảm đáng kể chi phí tính toán.
Bản dịch AI
Tác giả: Yijun Chen, Yaqi Zheng, Yanya Li, Boyi Xiao, Buqiang Xu, Shuofei Qiao, Jizhan Fang, Xinle Deng, Yunzhi Yao, Xuehai Wang, Liuxin Zhang, Hui Li, Huajun Chen, Shumin Deng
Xem PDF HTML (thử nghiệm)
DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)
Lịch sử gửi bài
Từ: Shumin Deng [xem email] [v1] Thứ Ba, 1 tháng 9 năm 2026 01:38:41 UTC (2.464 KB)
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu). Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.