Omer Haq在arXiv提出Recursive SALM持久隐状态框架
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Omer Haq在arXiv提出Recursive SALM持久隐状态框架
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AI 综述
Omer Haq在arXiv提交论文（arXiv:2611.16375），提出Recursive State-Augmented Language Models（Recursive SALM）框架：通过随每次观察演化的持久潜在状态，生成对预训练语言模型的自适应。 实验目前只评估了使用冻结GPT-2 small的确定性SALM，且在解码器上下文中排除了更早的证据；论文称将状态置零或打乱会显著降低准确率。
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最新进展11月14日 13:00
Recursive SALM：为预训练语言模型引入持久潜在状态的递归自适应框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AIRecursive SALM：为预训练语言模型引入持久潜在状态的递归自适应框架
arXiv 新论文提出 Recursive State-Augmented Language Models（Recursive SALM）框架，通过随每次观察演化的持久潜在状态来生成对预训练语言模型的自适应。
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