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介绍语义压缩树（SCT）用于检索增强生成（RAG）中的分层知识检索，展示了在令牌使用上的效率提升，但与扁平方法相比检索性能表现不一。
本文提出了一种名为MR-Traj的多分辨率扩散框架，用于城市系统的合成轨迹生成。该框架能够在多个分辨率上捕获复杂的时空依赖关系，并提升下游任务中细粒度移动性建模的性能。
This paper introduces HP-JEPA, a hierarchical partitioning framework for multi-resolution graph joint-embedding predictive learning, which outperforms the fixed-resolution Graph-JEPA baseline on most graph classification and regression benchmarks.
MrFlow 是一种针对流匹配文本到图像模型的免训练多分辨率加速策略，它结合了低分辨率生成、像素空间超分辨率和噪声注入，无需训练或运行时修改即可实现高达25倍的端到端加速。
提出TempoWave，一种即插即用的时间小波数字接口，将时间序列观测值映射为基于多小波系数的逐位嵌入，改进了基于LLM的时间序列预测，并在多个基准上达到最先进水平。
SKIM是一个自适应多分辨率软令牌压缩框架，用于压缩面向LLM的程序性技能，在降低预填充成本和延迟的同时保持任务性能。
WaveScope 是一个 MCP 服务器，它应用小波变换对代码库进行处理，为 LLM 提供多分辨率结构上下文，以改进代码理解和编辑，解决上下文退化与结构性感知问题。
本文介绍了beignet，一种PINN架构，它用可训练的多分辨率傅里叶特征金字塔替换了随机傅里叶特征，在PDE基准测试上实现了更高的准确性和计算效率。