Компьютерные науки > Вычисления и язык [представлены 26 октября 2026 года] Название: Diagnosing and Mitting of Long-Session Developation in fullDuplex Response Models View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: End-to-final douplex speak model for economic, в режиме реального времени разговорное взаимодействие с перерывами, спинными каналами и перекрывающей речью. Предварительные оценки позволили оценить различные возможности взаимодействия и выявить некоторые формы деградации в ходе разговорных изменений. Однако то, как модели поведения эволюционируют в течение продолжительных сеансов, остается недостаточно понятным. В рамках этой работы мы устраняем этот пробел путем систематической характеристики процесса долгой деградации и разработки эффективных методов ее смягчения. Мы внедряем систему оценки на закрытом этапе для обеспечения долгосрочной стабильности и применяем ее в отношении нескольких общедоступных полнодуплексных моделей речи, демонстрируя деградацию с течением времени в плане реагирования, качества разговорного контента и последовательности голосов. Для смягчения этой деградации мы предлагаем создать систему обучения на основе самопереживания для легкой адаптации LORA, которая повысит долгосрочную стабильность за счет небольшого объема дополнительной подготовки. Далее мы введем архитектуру с двумя разрешениями (TRC), которая обеспечивает полную сохранность недавних взаимодействий при одновременном сжатии старой истории взаимодействия в ключевые представления. Мы…
Диагностика и смягчение последствий продолжительной деградации в моделях полных дуплексных речей
arXiv: 261 030,349991v 1 Annuales Type: New Humber: End-to-douplex classic disposal Models позволяет естественному и разговорному взаимодействию в режиме реального времени с перерывами, обратной связью и накладкой речи. Предварительные оценки позволили оценить различные возможности взаимодействия и выявить некоторые формы деградации в ходе разговорных изменений. Однако то, как модели поведения эволюционируют в течение продолжительных сеансов, остается недостаточно понятным. В рамках этой работы мы устраняем этот пробел путем систематической характеристики процесса долгой деградации и разработки эффективных методов ее смягчения. Мы внедряем систему оценки на закрытом этапе для обеспечения долгосрочной стабильности и применяем ее в отношении нескольких общедоступных полнодуплексных моделей речи, демонстрируя деградацию с течением времени в плане реагирования, качества разговорного контента и последовательности голосов. В целях смягчения этой деградации мы предлагаем создать систему обучения на основе самоперегонки для легкой адаптации LORA, которая повысит долгосрочную стабильность за счет небольшого объема дополнительных ресурсов.