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SAGE: Efficient Protected Vision-Language Inference on Smart Glasses
- 1.SAGE는 스마트글래스의 보호된 비전-언어 추론 비용을 낮추는 하드웨어 인지형 프레임워크
- 2.원본 이미지는 기기에 남기고 축소된 INT8 그래프·256차원 압축 패킷만 전송해 지연 39.18%↓
- 3.보호 패킷 크기 96.56% 축소하면서도 효용 85.62% 유지, 안경-폰 패킷 지연 71.3→10.0ms
- 4.Qwen 실험 외 추가 4개 VLM 계열에도 동일 압축 인터페이스가 전이 가능함을 확인
왜 중요한가?
스마트글래스 VLM은 모델 경량화만으론 부족하고 표현 보호·통신·실기기 실행을 함께 최적화해야 함을, 실제 기기의 지연·발열·효용 수치로 입증했다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2610.14089v1 Announce Type: new Abstract: Smart glasses are a promising platform for vision-language assistants, but private split inference remains expensive: protecting visual representations before transmission does not remove the cost of on-device vision encoding, wide protected tokens, or hardware-unaware execution. We present SAGE (Smart-glasses-Aware Guarded Encoding), a hardware-aware framework for efficient protected VLM inference on smart glasses. SAGE keeps raw images and unpro
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