Cisco（思科）

To Be Multimodal or Not to Be: Query-Adaptive Audio-Visual Person Retrieval via Active Modality Detection

多模态还是非多模态：通过主动模态检测的查询自适应音视频人物检索

Erfan Loweimi, Mengjie Qian, Kate Knill, Guanfeng Wu, Chi-Ho Chan, Abbas Haider, Muhammad Awan, Josef Kittler, Hui Wang, Mark Gales

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Queen's University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； Cisco（思科） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Teesside University（泰赛德大学） 纠错

AI总结 提出一种查询自适应框架，通过跨模态分数一致性检测主动模态，在BBC Rewind语料库上达到94.2%的P@1，优于单模态和固定融合方法。

Comments INTERSPEECH 2026

LANTERN: Layered Archival and Temporal Episodic Retrieval Network for Long-Context LLM Conversations

LANTERN: 用于长上下文LLM对话的分层存档与时间情节检索网络

Rahul Subramani

机构 * Cisco Systems, Inc.（思科系统公司） 纠错

AI总结 提出LANTERN，一种轻量级记忆层，通过混合检索主动存档对话轮次并恢复压缩后丢失的细节，无需LLM调用且延迟低于25ms，在94个多轮对话中恢复78.3%的可验证事实，优于MemGPT基线。