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ORL：扩散语言模型的在线策略残差学习框架
论文提出 ORL 框架，指出残差学习本质是在线策略的，通过模型自生成残差轨迹与熵收缩目标提升预测锐度，并协同设计异步残差捕获、块扩散注意力与计算均衡训练。在由 Qwen3-4B 转换的 4B 扩散语言模型上，每前向 token 数最高提升 6.2 倍，端到端吞吐提升约 6.9 倍。在 LLaDA-…
arXiv cs.LG17 天前
#残差学习
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ResLearn-XR：残差学习预测扩展现实流量与体验质量
ResLearn-XR框架采用两阶段时序学习结构，结合残差学习组件适应XR流量的突发性和非平稳性。在帧数、帧大小和到达间隔预测上SMAPE降低17.84%，体验质量风险估计SMAPE降低87.8%。该框架适用于加密流量分析。
arXiv cs.AI56 天前
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多保真度TDNN与物理约束残差学习预测铁路转向架响应
研究提出一种多保真度铁路转向架响应校正方法，将多体仿真视为低保真信息、滚振台测量作为高保真证据，结合实验锚定的保真度分配与物理约束的差异学习。方法用时延神经网络（TDNN）刻画工况相关仿真趋势，并用残差校正网络建模基线未解释的可复现响应分量，同时以有效动态平衡方程约束学习到的差异。在385 km/…
arXiv cs.LG49 天前