Precision Tracked Transformer via Kalman Filtering, Kriging and Process Noise

En 3 lignesBayesian Filtering Transformer (BFT) intègre la gestion de l'incertitude dans les Transformers via filtrage de Kalman et kriging. L'attention devient kriging pondéré par la précision, la connexion résiduelle un update de Kalman adaptatif. BFT améliore les recommandations séquentielles (cold-start) et la robustesse des LLM sur données bruitées sans surcoût significatif.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain