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ReDeck：逐步渲染反馈优化文档转幻灯片
ReDeck将幻灯片修订分解为原子编辑动作，并在每一步后返回渲染观察，实现“一次编辑，一次观察”。它采用多粒度反馈机制，在多个模型上优于现有智能体，并引入DeckQuiz基准。研究表明反馈时机和粒度对可靠修订至关重要。
arXiv cs.AI61 天前
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ReDeck将幻灯片修订分解为原子编辑动作，并在每一步后返回渲染观察，实现“一次编辑，一次观察”。它采用多粒度反馈机制，在多个模型上优于现有智能体，并引入DeckQuiz基准。研究表明反馈时机和粒度对可靠修订至关重要。
论文提出DSRec，一种双兴趣交叉SSM模型，显式解耦物品在长期与短期语义上下文中的不同角色，解决物品多义性问题。长期兴趣用全序列Mamba建模，短期兴趣用时间调制SSM根据点击间隔动态调整状态演化，并通过残差交叉融合实现跨粒度对齐。公开基准实验显示DSRec优于现有最先进方法。