iRAGは、大規模なマルチモーダルデータに対する効率的な対話型クエリ処理を可能にする。従来のRAGシステムとは異なり、iRAGは前処理時間を大幅に短縮しつつ、ユーザクエリに応じて必要な詳細情報を段階的に抽出することで、高品質な応答を生成する。
スタイル転送を利用して、ビデオ分類システムを効率的に欺くことができる。
大規模な事前学習モデルを活用して、見たことも見ていない異常を検出し、カテゴリ分類する新しいモデルを提案。
提案されたモデルは、高速性と精度の優れたトレードオフを実現し、効率的かつ効果的なビデオ異常検出を可能にします。