标签
提出用于金融欺诈检测的多流欺诈Transformer（MSFT），该模型使用Transformer独立编码交易、登录和风险事件流，并通过时间感知位置编码和门控融合进行融合，在大型数据集上实现了0.9961的AUROC。
X-Stream 引入了首个多流视频理解基准，将MLLMs作为多路复用器在多个并发流中进行评估。研究表明，当前MLLMs仅能达到约50%的准确率，暴露了处理多流时的显著局限性。
本文提出了Multi-Stream LLMs，它使用多个并行的输入/输出流，使模型能够同时读取和生成，从而解除顺序聊天格式的限制。
一篇新论文提出具有多并行流的LLM，以克服编码代理和聊天模型中基于单流消息交互的瓶颈，实现同时阅读、写作和推理。