AMBER: 一种用于缺失模态波束预测的自适应多模态掩码Transformer

这篇文章介绍了AMBER，这是一种使用多模态掩码Transformer进行波束预测的新方法，特别针对缺失模态的场景。这表明重点在于处理不完整数据的鲁棒性和适应性，这是多模态AI中的一个重大挑战。Transformer架构的使用表明有可能捕捉不同模态之间的复杂关系。这项研究可能会探讨AMBER在处理缺失数据时，相对于现有方法在准确性和效率方面的表现。