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摘要 - 数据的指数增长和信息的增长性需要创新的知识表示和检索方法。解决这种挑战，自指的矢量处理（SRVP）在大语言模型（LLMS）中引入了一种含义的，自指的机制，从而可以根据上下文需求对知识基础进行适应性的重组。SRVP的理论框架以高维计算和矢量符号体系结构为基础，促进了复杂数据结构和关系的编码。在开源LLM中SRVP的实验实施表明，记忆足迹的重新降低，检索准确性的提高以及加工速度的提高，表明其具有提高LLMS的效率和有效性的潜力。这些发现表明SRVP为知识压缩和检索提供了一种变革性的方法，对更复杂的人工智能系统的发展具有广泛的影响。
补充益生菌对吸烟者的影响
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