
Ein schema-bewusstes Multi-Task-Lernframework (MTSQL) wird vorgestellt, um komplexe SQL-Abfragen zu synthetisieren, indem die Qualität der Ausrichtung zwischen Frage und Schema sowie die Auswahl der korrekten Schema-Elemente verbessert werden.


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Komplexe Text-zu-SQL-Übersetzung durch schema-bewusste Multi-Task-Lernung


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SiMBA, eine neue Architektur, die Mamba für die Sequenzmodellierung und EinFFT für die Kanalmodellierung verwendet, übertrifft bestehende Zustandsraummodelle und schließt die Leistungslücke zu state-of-the-art-Transformatoren.


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Vereinfachte Mamba-basierte Architektur für Vision und multivariate Zeitreihen
