Panini: Continual Learning in Token Space via Structured Memory
Panini:通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习
机构 * ucla(加州大学洛杉矶分校)
AI总结 Panini通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习,提升推理效率和准确性。
Comments 35 pages, code available at: https://github.com/roychowdhuryresearch/gsw-memory
高校专区
Panini:通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习
机构 * ucla(加州大学洛杉矶分校)
AI总结 Panini通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习,提升推理效率和准确性。
Comments 35 pages, code available at: https://github.com/roychowdhuryresearch/gsw-memory
在线约束马尔可夫决策过程的近最优样本复杂度
机构 * University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)
AI总结 本文提出了一种基于模型的对偶算法,解决了在线约束马尔可夫决策过程的安全性问题,证明了在允许小规模违规的情况下,算法能以近最优样本复杂度生成安全策略。
Journal ref NeurIPS 2025
SIGMUS:多模态城市空间中知识图谱的语义整合
机构 * University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)
AI总结 SIGMUS通过大型语言模型实现多模态城市数据的自动语义整合,构建知识图谱以连接不同数据源与事件关系。
Comments 9 pages, accepted at UrbComp 2025 KDD 2025