CASA：用于高效视觉-语言融合的跨自注意力机制

这篇ArXiv文章介绍了一种名为CASA的方法，它有望提高视觉-语言模型的效率。 建立在自注意力机制之上的交叉注意力机制，是多模态人工智能潜在进步的关键细节。

• •CASA利用交叉注意力来增强视觉-语言融合。
• •该方法旨在提高多模态任务的效率。
• •这项研究来自ArXiv平台，表明正在进行开发。