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NC-SSM：超越对角状态空间模型的非交换群跟踪
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AI 综述
NC-SSM 提出非对角状态空间模型框架，突破 SSM 转换矩阵可交换性限制，基于 Aff_D 仿射变换群（导出长度 580,000× 优势）实现精确非阿贝尔群追踪。在 Dyck-2 上达 74.36%、深度 AST 范围追踪达 30.26%（p = 0.0081），死推误差 0.04°，并验证严格等距性是无损长程关联记忆的数学必要条件。代码与可复现基准已公开。
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最新进展10月2日 12:00
NC-SSM 发布非对角 SSM 框架，实现精确非阿贝尔群追踪并在 Dyck-2 与深度 AST 上报告新结果。报道时间线
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10月2日
- arXiv · Machine Learning Theory超越对角状态空间模型：精确非阿贝尔群追踪、可解性障碍与几何物理流形
NC-SSM 提出非对角状态空间模型框架，突破 SSM 转换矩阵可交换性限制，基于 Aff_D 仿射变换群（导出长度 580,000x 优势）实现精确非阿贝尔群追踪。在 Dyck-2 上达 74.36%、深度 AST 范围追踪达 30.26%（p = 0.0081），死推误差 0.04°，并验证严格等距性是无损长程关联记忆的数学必要条件。代码与可复现基准已公开。
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