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本文提出了一种基于线性判别树集合的可解释多模态分类框架，该框架在准确性和可解释性之间取得平衡，在F1-mod增益和人工标注者一致性分数上优于Transformer模型。
一条推文批评了当前LLM架构因依赖顺序的上下文而导致浪费的重计算，并提出将上下文单元分开编码，以实现与顺序无关的高效缓存和生成。