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新的令牌化方法提升大型推荐模型 · 2篇论文
两篇研究论文介绍了通过将各种信号转换为高效令牌表示来增强大型推荐模型的新颖方法。TokenMinds 专注于预训练离散用户令牌和密集嵌入以进行用户理解，并在 YouTube 上展示了其有效性。Token Factory 提出了一个将传统信号转换为“软令牌”的框架，能够高效地集成到基于 Transformer 的推荐模型中，并减少提示长度和计算开销。
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新的PLuM架构通过多模态物理数据增强喷注鉴别器
研究人员开发了一种新的多模态架构，称为PLuM，它将粒子成分与Lund平面分裂相结合，以改进高能物理中的喷注鉴别。该方法使用统一的Transformer联合处理这两种数据，允许通过交叉注意力来确定结构化QCD信息的附加价值。PLuM模型在鉴别顶夸克和H到bb衰变方面取得了显著的提升，表明对于某些拓扑结构，显式的分层信息仍然是对原始粒子表示的补充。