arXiv · cs.AI · Sangyoon Bae, Shinjae Yoo, Jiook Cha · 5 小时前模型评分41
PALM：用物理锚定潜时间尺度提升分布偏移下的表征稳定性
PALM: Physically-Anchored Latent-timescale Mamba for Stable Representations under Distribution Shift
导读
研究提出物理锚定潜时间尺度 Mamba（PALM），通过将选择性状态空间模型（SSM，State Space Model）的记忆步长 Delta 与状态矩阵 A 分别锚定到采集单位，解决分布偏移下的记忆-时间尺度错位问题。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We therefore propose Physically-Anchored Latent-timescale Mamba (PALM), which disentangles A from Delta by anchoring both to acquisition units: Delta through spectrum-estimated knee frequencies and A through a physical memory range.”
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