Инструктаж-концентрация электромагнитного спектрального понимания с помощью бюджетно-адаптивной токенизации

arXiv:2610.12142v1 Вид уведомления: новое резюме: мониторинг электромагнитного спектра все чаще требует гибкого анализа, не ограничиваясь только распознаванием и обнаружением конкретных задач. Мультимодальные крупные языковые модели обеспечивают унифицированный интерфейс, но расширение моделей языка зрения (VLM) на исходные сигналы I/Q требует символизации, которая уравновешивает верность и строгий бюджет. Что касается сигналов, то плотное кодирование приводит к росту стоимости символов с длиной наблюдения, в то время как сжатие фиксированного разрешения может привести к отказу от краткосрочных или локальных данных о сигналах. Таким образом, мы предлагаем intextbf {BATOK} — бюджетно-адаптивный символизатор сигнала, который корректирует символическую способность с учетом длины ввода и при этом распределяет эту мощность в зависимости от содержания сигнала. BATOK создает потенциальные представления на основе сигнатурных функций, используя ветки легкого многоразрешимого разрешения, а затем сочетает местную энергию до этого с обучаемыми запросами для переотбора этих изображений в компактные сигнальные символы. Количество символов адаптируется к входному лину