SPADE: Split-and-Delay Embeddings for Autoregressive High-Granularity Calorimeter Simulation
O artigo introduz o SPADE, um transformer autorregressivo que incorpora e atrasa de forma independente tokens de múltiplos atributos para aproveitar a autoatenção padrão para aprender correlações intra-token, alcançando o estado da arte em desempenho na simulação de chuvas de calorímetros de alta granularidade.