arXiv 论文：TensorSSM 用状态空间模型记忆空间位置做张量分解
原文标题：TensorSSM: Memorizing Spatial Position in Dynamic State Space for Tensor Core Generation
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论文提出 TensorSSM，一种基于动态状态空间模型的隐式神经表示函数式张量分解方法，按 K 叉规则将各模态坐标分解为从粗到细的空间 token 序列。模型扩展状态空间以显式映射跨模态空间依赖，在序列维与状态维两个方向扩展张量表示。实验显示其在高维张量数据压缩上具备更高重建精度与存储效率。
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