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arXiv 论文：TensorSSM 用状态空间模型记忆空间位置做张量分解
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。
arXiv cs.LG2 小时前
#数据压缩
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HyperZip：扩散语言模型加速无损数据压缩
针对自回归解码在LLM无损压缩中计算成本高、吞吐低的问题，论文提出HyperZip框架，利用扩散语言模型与多Token预测加速压缩。研究识别出解码吞吐与压缩率之间的权衡，并用超网络从上下文表示生成数据专属更新，无需昂贵微调即可适配目标数据。实验显示其在压缩率与速度的权衡上优于现有基线。
arXiv cs.AI33 天前