深度分析 TinySAM 2:以記憶質量管理與時空令牌壓縮實現裝置端影片分割 TinySAM 2提出以記憶質量管理與時空令牌壓縮為核心的輕量化影片分割框架,針對SAM 2在多階影像編碼器與記憶注意力上的高計算負擔做出結構性優化。方法包括在空間上以池化降低令牌冗餘、在時間上以相似度選取最具資訊性的令牌,並以RepViT作為輕量影像編碼器。
深度分析 環境 artifacts 作為外部記憶:強化學習中記憶壓縮與效率提升 研究探討認知中的環境記憶角色,提出 artifacts 概念證明可縮減歷史資訊需求。實驗顯示觀測路徑降低記憶負擔,暗示未來可利用環境取代內部記憶。