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Drift-Aware Multimodal User Representation Learning via Multi-Scale Temporal Modeling and Sparse Mixture-of-Experts
该论文介绍了 DUMoE，这是一个统一的框架，它利用一个感知时间动态的主干网络和一个稀疏混合专家适配器，并结合三阶段训练策略，以有效地建模多尺度时间模式并解耦多样且漂移的用户兴趣，从而提升社交媒体上的表示学习。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
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