基于非线性时延系统的序列建模新框架，实现内容感知的时间召回

研究者提出一种基于非线性时延系统的序列建模框架，通过可微语义滞后估计器动态计算历史内容的软注意力权重，实现内容感知的时间召回。该方法采用对角状态空间闭式累积和求解，达到每步 O(1) 复杂度且无需顺序循环，并引入可解释的模糊语义调制机制平衡即时处理与历史召回。在文本分类和生成任务上，该框架性能超越现有最优方法。