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  1. TOOL · CL_30805 ·

    量子记忆方法增强长序列令牌建模

    研究人员开发了QLAM，一种新颖的混合量子-经典记忆机制，旨在增强长序列令牌建模。QLAM将隐藏状态表示为量子态，利用叠加来编码历史信息并实现非经典、全局条件更新。该方法旨在保持状态空间模型的效率，同时丰富其捕获复杂依赖关系的记忆容量。在展平为令牌序列的图像分类基准上的评估表明，QLAM的表现优于循环模型和基于Transformer的模型。