Intel（英特尔）

LAVIFT: Latent-Action-Guided Vision Fine-Tuning for Surgical Interaction Recognition

LAVIFT：用于手术交互识别的潜在动作引导视觉微调

Jiajun Cheng, Subarna Tripathi, Sainan Liu, Xiaofan Yu, Shan Lin

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

AI总结 研究针对手术交互识别中预训练模型适应细粒度交互的挑战，提出LAViFiT框架，通过逆动力学模型、前向世界模型及补丁级SIG正则化器，实现视觉语言微调，提升了识别率和图像-文本对齐，增强了特征基础和空间连贯性。

ReRAM-aware Model Finetuning addressing I-V Non-linearity and Retention Errors

面向ReRAM的模型微调：解决I-V非线性和保留误差

Ching-Yi Lin, Shamik Kundu, Arnab Raha, Sahil Shah

机构 * Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

AI总结 提出一种基于微调的硬件感知训练算法，通过范围收缩的sinh变换缓解I-V非线性，并将保留误差纳入正则化损失，实现ReRAM上DNN的高效部署，在图像分类和问答任务中精度损失极小。

Comments 11 pages, 12 figures, 2 tables, with appendix (5 pages, 9 figures)