Apple（苹果）

IndicQE-APE: A Benchmark for Quality Estimation and Automatic Post-Editing for Indic Languages

IndicQE-APE：印度语言质量估计与自动后编辑基准

Diptesh Kanojia, Archchana Sindhujan, Sourabh Deoghare, Daria Sokova, Shenbin Qian, Girish Koushik, Tharindu Ranasinghe, Constantin Orăsan, Chrysoula Zerva, Ricardo Rei, Frédéric Blain, André F. T. Martins, Marco Turchi, Matteo Negri, Rajen Chatterjee, Anoop Kunchukuttan, Mitesh M. Khapra, Pushpak Bhattacharyya

机构 * IIT Bombay（印度理工学院孟买分校） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； INESC-ID ； Instituto de Telecomunicações（电信研究所） ； Instituto Superior Técnico（高等技术学院） ； University of Lisbon（里斯本大学） ； Sword Health ； Tilburg University（蒂尔堡大学） ； Zoom Communications（Zoom通信公司） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯塞勒基金会） ； Apple（苹果公司） ； Bodhan AI ； IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

AI总结 本研究构建了涵盖9个方向对的IndicQE-APE基准，对LLM、COMET指标及APE系统进行QE与APE基准测试，揭示质量信号冲突等因素对文本段排名的影响。

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Beyond Visual CoT: Internalized Visual Thinking for Proactive Video Reasoning

超越视觉思维链：用于主动视频推理的内化视觉思维

Xiaoyu Zhu, Xinke Deng, Suresh Taddewadikar, Arnab Kumar Mondal, Zhongyu Jiang, Ian Fasel, Joerg Liebelt

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

AI总结 该研究提出后训练框架IVT，在训练时内化视觉预测能力，推理时直接生成答案，相较Visual CoT性能相当或更优且延迟降低5倍以上，可实现更高效准确的主动视频推理。

Memory Efficient Audio Synthesis with Decoupled Temporal Depth Diffusion Transformers

基于解耦时间深度扩散变换器的内存高效音频合成

Dongseong Hwang, Prasanth Yadla, Kaan Elgin, Shifas Padinjaru Veettil, Sivanand Achanta, Dipjyoti Paul, Ramya Rasipuram, Tyler Johnson, Emad Soroush, Chung-Cheng Chiu, Zhifeng Chen

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

AI总结 研究提出基于解耦时间深度扩散变换器的内存高效音频合成架构，通过特定设计将语义音频令牌转换为RVQ表示，用单个深度解码器和因果滑动窗口注意力降低内存复杂度，在AMX上实现高效合成，提升音频质量。

Comments 11 pages, ICASSP