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SeqFold:用户状态压缩3400倍

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AI 综述

Mianwei Zhou 等作者提交论文,提出 SeqFold 压缩状态接口:它把冻结的长历史序列骨干网络的多层用户状态导出为紧凑、可按时间戳寻址的离散编码,方法结合多通道融合、通道级时间衰减与 Lookup-Free Quantization(LFQ)。 作者称,在大规模专有数据集上,SeqFold 将单状态表示存储降低 3,400 倍,同时保留未压缩模型的大部分下游排序性能。配套的融合流式实现仅在目标时间戳物化状态,使大规模导出更实用。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月11日
  1. arXiv cs.AI
    SeqFold:面向用户行为序列骨干网络的时间戳可寻址压缩状态

    SeqFold 是一种压缩状态接口,可将冻结的长历史序列骨干网络的多层用户状态导出为紧凑、时间戳可寻址的离散编码,结合多通道融合、通道级时间衰减与 Lookup-Free Quantization(LFQ)。在大规模专有数据集上,SeqFold 将单状态表示存储降低 3,400 倍,同时保留未压缩模型的大部分下游排序性能。配套的融合流式实现仅在目标时间戳物化状态,使大规模导出更实用。

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