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本文通过建模差异化网络效应解决了从图数据中估计个体处理效应的挑战，提出了一种包含部分注意力和信息放大器的机制，以捕捉邻居的不同重要性和规模。实验表明，该方法性能优于现有方法。

本文提出，量子概率可以被理解为有限状态需求下情境时空形成的一个投影，将干涉和非交换性重新解释为来自固定经典时空投影的失配。

本文对大型语言模型中多语言知识编辑的向量合并方法进行了实证评估，发现共享协方差的向量求和是最可靠的策略，并指出任务奇异向量合并（TSVM）在减少多语言干扰方面的效果有限。