Putting sign language AI into users’ hands
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收录理由
原文说明pose landmark输入、十万小时跨50+手语联合训练、去gloss直译及FLEURS-ASL 70 BLEURT，含方法与落地证据。
关键要点
- SL2T在超过100000小时、50余种手语数据上联合训练，约四分之一为ASL。
- 设备端MediaPipe Holistic提取pose坐标送服务端，直译文本并绕过gloss中间标注。
- FLEURS-ASL(sd-test)零样本得分70 BLEURT，显著高于此前公开报告。
- ASL→英文手语听写首发于Pixel 11的Gboard与Live Transcribe，后续扩设备与语种。
- 优化流式延迟、非手语幻觉、约10%左撇子公平性及持机单手Signing等实用问题。