arXiv cs.LG· Sheng Zhang, Xinyi Wang, Maolin Wang, Xiangyu Zhao·· 16 小时前AI 评分33
TensorSSM：在动态状态空间中记忆空间位置以生成 Tensor Core
TensorSSM: Memorizing Spatial Position in Dynamic State Space for Tensor Core Generation
AI 导读
TensorSSM 提出基于动态状态空间模型（SSM）的隐式神经表征方法，通过在状态空间中记忆空间位置来生成 Tensor Core 并实现数据压缩。该方法利用 K 进制规则将模态坐标编码为由粗到细的空间 token 序列，并扩展状态空间以显式映射跨模态依赖。多项实验表明，TensorSSM 显著提升了高维张量的重建精度与存储效率。
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