跳到正文
热点事件持续更新

多层SSM表达能力受深度与精度约束

1 篇报道1 个报道来源11 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

Nikola Zubić 等作者发表论文,研究多层状态空间模型(SSM)的表达能力与局限。研究证明,任意 L 层 SSM 要精确求解 (L+3)-函数复合,必须满足 d²p=Ω(N/L³),其中 d 为状态维度、p 为单标量精度;而 (K+1) 层广义 SSM 在 d=1、p=Θ(log N) 时可精确求解 K-函数复合,由此给出该形式问题族的最坏情况深度层级。 研究进一步区分输入后推理与输入交错推理:前者无法绕开基于通信的下界,后者在持久内存粒度上可与通用确定性单遍流式算法双向模拟。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展10月23日 12:00
多层 SSM 的表达能力与局限研究

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月23日
  1. arXiv cs.AI
    多层 SSM 的表达能力与局限研究

    研究证明,任意 L 层 SSM 求解 (L+3)-函数复合必须满足 d²p=Ω(N/L³),其中 d 为状态维度、p 为单标量精度;而 (K+1) 层广义 SSM 在 d=1、p=Θ(log N) 时可精确求解 K-函数复合,给出该形式问题族的最坏情况深度层级。研究进一步区分输入后推理与输入交错推理:前者无法绕开基于通信的下界,后者在持久内存粒度上可与通用确定性单遍流式算法双向模拟。

本事件热度走势

还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。