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Positional Encodings
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图神经网络的截断位置编码：理论与实验分析
一篇新的研究论文探讨了图神经网络（GNNs）中使用的截断位置编码（PEs）的理论特性。研究表明，虽然完整的谱和基于游走的PEs具有同等的表达能力，但由于复杂性限制而在实践中常用的截断版本却存在显著差异。研究证明，截断的谱PEs的威力不如之前认为的那么大，并且在真实世界数据集上，不同截断PEs的组合表现最佳。
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大型语言模型使用位置编码来理解数据顺序
位置编码是大型语言模型（LLMs）理解数据序列特性的关键组成部分，因为Transformer架构本身不处理顺序。这些编码将关于token位置的信息注入其嵌入中，使模型能够掌握关系和上下文。这对于翻译和摘要等任务至关重要，因为词序会显著影响含义。