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本文提出Light-MER，一个轻量级多模态情感识别框架，通过知识蒸馏将80亿参数的教师模型知识迁移至低于10亿参数的学生模型，在显著提升推理效率的同时取得了最先进的性能，挑战了参数超过10亿模型的必要性。
本文介绍了MER-R1，一个通过协同快速和慢速思维进行多模态情感识别的强化学习框架。它通过双目标解耦和慢速-快速置信度校准，联合优化召回率和精确率，从而实现了最先进的性能。