Unser Rahmenwerk für kollaborative Inferenz nutzt einen leichtgewichtigen Transformator auf dem Edge-Gerät als semantischen Encoder, um nur die wesentlichen Bildpixel an den Server zu übertragen, um die Klassifikationsgenauigkeit des komplexen Transformatormodells auf dem Server zu erreichen, bei gleichzeitiger Reduzierung der Kommunikationskosten.
Induktive Verzerrungen in Bezug auf das Trainingsframework und die Daten sind erforderlich, damit Kompositionaliät spontan entsteht. Rauschen in einem Kommunikationskanal fördert die Entwicklung einer kompositionellen Sprache.
Um zu beurteilen, ob KI und Menschen wirklich miteinander kommunizieren können, müssen wir die mentalen Fähigkeiten untersuchen, die für menschliche Kommunikation erforderlich sind, und dann testen, ob KI-Systeme diese Fähigkeiten aufweisen.