本文提出了一种名为“Multimodal Federated Cross Prototype Learning (MFCPL)”的新方法,通过交叉模态对齐来增强特定模态特征的整体性能,解决了多模态联邦学习中存在的严重缺失模态的问题。经过实验证明,MFCPL在减轻挑战和提高整体性能方面表现出优异效果。
本文介绍了字节跨端容器AnnieX在游戏互动套件上的探索,通过优化能力提高游戏加载速度和整体性能。实现了量化、稀疏访问器和网格优化等压缩算法。成功帮助完成了抖音春节活动,提高了游戏业务性能。未来规划包括优化引擎预热和资源压缩方案,探索其他资源压缩方法,并提供更好的编辑器技巧与实践。
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M2T2是一种使用Transformer模型的单一模型,能够在杂乱的场景中对任意对象进行稳定工作。经过大规模合成数据集的训练,M2T2在真实机器人上实现了零样本仿真到现实的转换,在整体性能上超过了基准系统和最先进的任务特定模型约19%。
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