ES-SSM论文被NeurIPS 2026录用
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ES-SSM论文被NeurIPS 2026录用
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AI 综述
ES-SSM（弹性频谱状态空间模型）论文已被 NeurIPS 2026 录用。该论文由 Dachuan Song 等人提出，核心贡献是通过 Hanks 频谱滤波构建频谱弹性，实现“一次训练、多种预算导出”的序列建模方法。 论文共 38 页、10 幅图，已修订并补充了额外实验与澄清说明，目前已在 arXiv（cs.lg 分类）公开发布。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
ES-SSM 通过弹性频谱状态空间模型实现一次训练多预算推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · MLES-SSM 通过弹性频谱状态空间模型实现一次训练多预算推理
论文提出 Elastic Spectral State Space Models (ES-SSM)，通过 Hanks 频谱滤波构建频谱弹性，实现“一次训练、多种预算导出”的序列建模。
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