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本文提出使用Runge-Kutta积分方法的基于ODE的Transformer解码器，以改进手语翻译的迭代细化过程，在不增加模型大小的情况下，取得了比IPSLT基线更好的BLEU分数。
DualAnchor是一个面向无注释手语翻译的训练框架，利用词元级先验锚定来保留大语言模型的语言先验，并通过最优传输对齐提升词汇保真度，在PHOENIX-2014T和CSL-Daily上取得了强劲结果。
VTaMo 引入了显式的多粒度视频-文本对齐方法，通过最优传输和对比学习实现手语翻译，在四个基准测试上取得了最先进的性能。
本文提出一个句子级手语翻译系统，在How2Sign子集上用QLoRA微调，BLEU达到15.9。主要贡献是一个硬件感知的流式处理流水线，使用Raspberry Pi 4B客户端和CPU/GPU后端，平均延迟降低27.71%。