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MaRK：状态空间模型动态算子条件化框架

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2026年10月8日，arXiv Machine Learning Theory 发布一手报道，介绍 MaRK（Markov-adapted Recurrent Kernels，马尔可夫适配循环核）框架。该方法是一种面向状态空间模型（SSM）的动态算子条件化方法，可将上下文向量直接映射为冻结 SSM 的循环（A）、读入（B）、读出（C）、跳过（D）与离散化（Δ）参数的有界调制。这是目前该事件唯一报道，尚未见后续验证或独立复现信息。

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LatestOct 8
arXiv 报道 MaRK 框架，用上下文向量调制冻结 SSM 的 A/B/C/D 与 Δ 参数。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 8, 2026
  1. arXiv · Machine Learning Theory
    MaRK：面向状态空间模型的马尔可夫适配循环核动态算子条件化方法

    MaRK（Markov-adapted Recurrent Kernels）是一种动态算子条件化框架，将上下文向量直接映射为冻结 SSM 的循环（A）、读入（B）、读出（C）、跳过（D）与离散化（Δ）参数的有界调制。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct8Oct8Oct8Oct8

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.