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黎曼流形上的内蕴联想记忆：曲率、容量与涌现模式
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AI 综述
2026-09-30，arXiv·Machine Learning 发布论文，提出基于黎曼流形的内蕴密集联想记忆模型，将记忆建模为 Epanechnikov 核密度模式搜索，证明正曲率在高维可擦除记忆、负曲率强化记忆，并给出 geodesic 容量标度 q_β^{-1/2} 与 q_β^{-1}；在 WordNet 全名词层级上验证体积修正提升低容量检索。
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9月30日
- arXiv · Machine Learning黎曼流形上的内蕴联想记忆：曲率、容量与涌现模式
论文提出基于黎曼流形的内蕴密集联想记忆模型，将记忆建模为 Epanechnikov 核密度模式搜索，证明正曲率在高维可擦除记忆、负曲率强化记忆，并给出 geodesic 容量标度 $q_\beta^{-1/2}$ 与 $q_\beta^{-1}$；在 WordNet 全名词层级上验证体积修正提升低容量检索。
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