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Drift-Aware Multimodal User Representation Learning via Multi-Scale Temporal Modeling and Sparse Mixture-of-Experts
이 논문은 소셜 미디어에서의 표현 학습을 개선하기 위해 다중 척도의 시간적 패턴을 효과적으로 모델링하고 다양하게 변화하는 사용자 관심사를 분리하고자, 시계열 역학 인지 백본과 희소 전문가 혼합 어댑터 및 3단계 훈련 전략을 활용하는 통합 프레임워크인 DUMoE를 소개한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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