כתבה
arXiv cs.AI ·
AS$^2$D: הגברת תהודה על-דרישתית להבנת אודיו בגרסאות ניידות
AS$^2$D: Accelerating On-Demand Audio Understanding on Mobile Devices
המאמר AS$^2$D מציג פתרון להגברת תהודה על-דרישתית להבנת אודיו בגרסאות ניידות. הפתרון, AS$^2$D, מאפשר דיוק גבוה יותר בהבנת אודיו בגרסאות ניידות, ומציע פתרון חדשני לבעיית ההבנת אודיו בגרסאות ניידות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.37617v1 Announce Type: cross Abstract: Speculative decoding accelerates autoregressive generation by using a smaller drafter to propose tokens for batched verification by a larger target. However, conventional speculative decoding couples drafting to the target's evolving verified prefix, serializing drafting and verification. We ask whether this dependency is necessary for source-conditioned generation. Our key observation is that, for audio language models, the input audio and user request can provide useful speculative candidates without following the target's evolving text prefix. We propose AS$^2$D (Audio Speculative Speculative Decoding), which enables target-decoupled drafting: an audio-conditioned drafter follows its own generation history while the target independently
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית