研究者提出SSU-LSF机器遗忘框架

研究者 Anidipta Pal 发表论文，提出 SSU-LSF（State-Space Unlearning for Land Surface Forecasting），称这是首个专为基于 Mamba 的地学状态空间模型设计的机器遗忘框架，用于消除陆地表面预测中非平稳混杂事件带来的偏差。 该框架针对的是地学 Mamba 状态空间模型在陆地表面预测中受非平稳事件干扰而产生的偏差问题，论文将其定位为面向这一模型类型的机器遗忘方案。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。