NeurIPS

ScaLe-INR: Scale and Learn Implicit Neural Representations

ScaLe-INR：尺度化与学习隐式神经表示

Buwaneka Epakanda, Athulya Ratnayake, Pandula Thennakoon, Mario De Silva, Avishka Ranasinghe, Roshan Godaliyadda, Parakrama Ekanayake

机构 * eng.pdn.ac.lk（彭达大学） ； ee.pdn.ac.lk（电子工程学院） 纠错

AI总结 提出多分支架构ScaLe-INR，通过方向坐标缩放匹配频谱与网络最优工作区域，并设计方向边缘引导损失消除频谱串扰，在图像、音频和3D重建任务上超越现有方法。

Comments Submitted as a conference paper to NeurIPS 2026

The Context-Ready Transformer

上下文就绪变换器

Mahesh Godavarti

机构 * A Carrot, Inc（A Carrot公司） 纠错

AI总结 提出上下文就绪变换器，通过预上下文化标记和校正网络实现循环神经网络架构，在保持并行训练的同时提升推理速度，实验表明单层模型可超越6层标准变换器。

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