用于序列建模的时滞系统框架

研究人员提出一种基于非线性时滞系统的序列建模新框架，通过当前与历史输入的语义相似度动态估计有效延迟，实现内容感知的时间召回。该方法包含可微语义滞后估计器、具备闭式累加和解且单步复杂度达 O(1) 的对角状态空间，以及可解释的模糊语义调制机制。文本分类与文本生成实验表明，该方法表现超越现有 SOTA 方法。