混合模型

深度分析

本研究重新檢視多代理模擬的混合模型，提出統一框架UniMM並加入閉環樣本生成，以減少分布移位。實驗顯示，僅靠模型配置無法彌補性能差距，閉環樣本是關鍵，且可提升連續與離散模型表現。在WOSAC基準測試中，所有UniMM變體皆達到最先進表現，顯示此方法對自駕模擬具實務價值。

速報

背景：Transformer在某些任務受限於計算複雜度上限。方法：提出Matrix-to-Matrix RNN（M²RNN），採用矩陣隱藏態與非線性狀態轉移，並透過狀態擴增利用張量核心。結果：在混合架構與長上下文測試上展現更佳泛化與困惑度改善。