persistent-homology

TopoPrimer 是一个框架，通过将全局拓扑结构集成到现有模型中，提升了预测准确度，在诸如季节性峰值和冷启动等具有挑战性的场景中显示出显著提升。

本文介绍了一种用于大语言模型的拓扑增强对齐框架，利用基于持续同调的轨迹拓扑损失和拓扑偏好优化，对隐藏空间中的语义轨迹进行正则化。