大模型推理能力

Embodied Foundation Models at the Edge: A Survey of Deployment Constraints and Mitigation Strategies

边缘端具身基础模型：部署约束及缓解策略综述

Utkarsh Grover, Ravi Ranjan, Mingyang Mao, Trung Tien Dong, Satvik Praveen, Zhenqi Wu, J. Morris Chang, Tinoosh Mohsenin, Yi Sheng, Agoritsa Polyzou, Eiman Kanjo, Xiaomin Lin

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Nottingham Trent University（诺丁汉特伦特大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了在边缘端部署具身基础模型时面临的系统性约束及缓解策略，重点探讨了内存带宽、计算延迟和执行成本等关键因素对自动回归视觉-语言-动作策略和扩散控制器的影响，强调了内存、调度、通信和模型架构的协同设计的重要性。

Memory Bear AI A Breakthrough from Memory to Cognition Toward Artificial General Intelligence

记忆熊AI：从记忆到认知迈向通用人工智能的突破

Deliang Wen, Ke Sun

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Memory Bear系统，通过整合多模态感知、动态记忆维护和适应性认知服务，提升LLM的记忆机制，实现跨领域知识准确性和检索效率的提升，减少幻觉并增强推理能力。

Multimodal Model for Computational Pathology:Representation Learning and Image Compression

多模态模型用于计算病理学：表示学习与图像压缩

Peihang Wu, Zehong Chen, Lijian Xu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学先进技术学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨了多模态计算病理学中的表示学习和图像压缩技术，分析了自监督学习、多模态数据生成、参数高效适应及多代理协作推理等方向，旨在提升病理诊断的准确性和可解释性。