PALM：物理锚定潜时间尺度Mamba提升分布偏移下的表征稳定性

PALM把SSM记忆锚定到物理时间尺度以应对分布偏移。

资讯摘要

论文指出选择性状态空间模型（SSM）的记忆仅通过步长Delta与状态矩阵A的乘积决定，数据无法识别记忆的物理时间尺度，分布偏移时会出现“记忆-时间尺度失配”。作者提出PALM，将Delta与A分别锚定到采集单位：Delta由频谱估计的拐点频率确定，A由物理记忆范围确定。在fMRI上下文截断与Weather-5K留站预测实验中，作者报告PALM表征相似性比Mamba2高11%，在未见站点上各变量与预测步长误差最低，平均比最佳基线低15.2%。

要点速读

1. 论文将SSM在分布偏移下的表征退化归因于记忆-时间尺度失配，即Delta与A仅以乘积形式被数据识别。
2. PALM通过频谱估计拐点频率锚定Delta、通过物理记忆范围锚定A，使潜时间尺度保持物理单位。
3. 作者报告在fMRI上下文截断下表征相似性比Mamba2高11%，在Weather-5K未见站点上平均误差比最佳基线低15.2%。

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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。