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LongBench-E
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SuPER-Mamba 框架提升 Mamba 模型在长上下文上的性能
研究人员推出 SuPER-Mamba，一个旨在增强 Mamba 等状态空间模型在处理扩展上下文时的性能的新框架。这种无需训练的方法利用一种称为“意外性”（Surprisal）的模型内在信号来优先处理长距离状态路由。通过计算逐位置的意外性并聚合响应，SuPER-Mamba 在无需查询依赖评分或额外训练的情况下，指导全局通道更新。在 LongBench-E 基准测试上的评估显示出显著的改进，SuPER-Mamba 将平均得分比基础模型提高…
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分层记忆Mamba增强长序列建模能力
研究人员推出了一种名为分层记忆Mamba（Hierarchical Memory Mamba, HMM）的新型架构，旨在增强Mamba等循环线性注意力模型在长序列建模方面的能力。HMM借鉴了人类认知机制，引入了分层记忆系统，解决了固定容量循环状态中的表示瓶颈问题。该新模型集成了用于段落级语义的工作记忆和用于持久存储的长期记忆，实现了跨任务泛化。评估结果表明，HMM在Passkey Retrieval和LongBench-E等任务上显著…