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新的对比学习框架提高了图着色泛化能力
研究人员开发了一种新的图着色对比学习框架，图着色是图论中的一个核心问题，在调度和资源分配中有应用。该方法旨在创建可迁移的着色几何，其中相同颜色节点的嵌入对齐，相邻节点被推开。实验表明，这种对比图神经网络（GNN）编码器泛化能力强，能产生有效的着色，通常优于传统的贪婪方法。
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新论文发现Transformer在基于状态的搜索决策中存在困难
研究人员发现了一个关键限制，即Transformer模型在回溯搜索中处理序列化轨迹数据的方式。这些模型在“分散检索”（状态特征分散在多个位置）和“历史纠缠”（模型依赖于轨迹而非当前状态）方面可能存在困难。为解决此问题，他们提出了选择性状态注意力（SSA），这是一种对注意力掩码的结构性修复，可以在不改变训练数据或参数的情况下强制执行基于状态的决策。在3-SAT和图着色等任务上的实验表明，与标准的因果基线模型相比，SSA能够使Transf…