University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

Unified Spatio-Temporal Token Scoring for Efficient Video VLMs

统一的空间时间令牌评分用于高效的视频视觉-语言模型

Jianrui Zhang, Yue Yang, Rohun Tripathi, Winson Han, Ranjay Krishna, Christopher Clark, Yong Jae Lee, Sangho Lee

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出STTS，一种高效的统一空间时间令牌评分方法，通过辅助损失和LLM下游梯度学习，在不依赖文本条件或令牌合并的情况下，对视频中50%的视觉令牌进行修剪，提升训练和推理效率62%，性能下降仅0.7%。

Predicting Trajectories of Long COVID in Adult Women: The Critical Role of Causal Disentanglement

预测长期新冠轨迹：因果解缠的至关作用

Jing Wang, Jie Shen, Yiming Luo, Amar Sra, Qiaomin Xie, Jeremy C. Weiss

机构 * National Library of Medicine（国家医学图书馆） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文通过整合临床数据与可穿戴设备数据，利用大语言模型构建因果网络，预测长期新冠严重程度，实现86.7%的预测精度，并区分病理活性与基线噪声。