MaRK：状态空间模型的马尔可夫自适应循环核
原文标题：MaRK: Markov-adapted Recurrent Kernels for Dynamic Operator Conditioning in State Space Models
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论文提出 MaRK，一种动态算子条件化框架，将上下文向量直接映射为冻结 SSM 递归参数（A、B、C、D、Δ）的有界调制，形成上下文索引的马尔可夫参数序列族。在 111M 参数的 Hydra SSM 上实例化 Hypernet、Chebyshev 多项式与 DCT 三种适配器，仅需 6.3–11M 可训练参数即可从双向目标过渡到迭代扩散模式。Chebyshev 变体表现最佳，平均验证损失 2.55。
- 问题
- 预训练 SSM 的迭代生成条件化多发生在递归算子之外，时序动态保持固定。
- 方法
- MaRK 把上下文向量映射为冻结 SSM 递归参数 A/B/C/D/Δ 的有界调制。
- 结果
- 111M Hydra SSM 上仅需 6.3–11M 可训练参数，Chebyshev 变体平均验证损失 2.55。
- 影响
- 条件化直接改写 SSM 记忆核，为扩散式生成提供参数高效的新适配路径。
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