SA-OOSC: A Multimodal LLM-Distilled Semantic Communication Framework for Enhanced Coding Efficiency with Scenario Understanding
专题命中 其他多模态 :multimodal(title,abstract);MLLM(abstract)
AI 大模型
跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。
专题命中 其他多模态 :multimodal(title,abstract);MLLM(abstract)
机构 * Department of Computer Science Engineering, Universidad Autónoma de Madrid(马德里自治大学计算机科学工程系) ; Digital Futures Institute, Teachers College Columbia University(哥伦比亚大学教师学院数字未来研究所)
专题命中 其他多模态 :multimodal(title,abstract);分类 cs.CV、cs.AI
Comments Accepted for publication in Behaviour & Information Technology (Taylor & Francis). Final published version will be available soon at https://www.tandfonline.com/journals/tbit20
专题命中 其他多模态 :multi-modal(title,abstract)
机构 * School of Computer Science, University of Bristol, 2 Bristol Robotics Laboratory 3 School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol(1 计算机科学学院,布里斯托尔大学 2 布里斯托尔机器人实验室 3 工程数学与技术学院,布里斯托尔大学)
专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract);分类 cs.AI
Comments Accepted at CoRL 2025
专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)