本研究提出了一种新的基于块的推理方法，以提高长上下文递归大型语言模型的性能。实验结果显示，该方法在LongBench v2基准测试中显著提升了多种模型的表现，质疑了递归模型处理长距离依赖关系的有效性。

本研究提出了GLADMamba框架，解决了无监督图级异常检测中的长距离依赖和光谱信息忽视问题。通过选择性状态空间模型，GLADMamba在12个真实数据集上显著提升了检测性能。

Transformer模型是一种基于注意力机制的序列转换架构，摒弃了循环和卷积结构，尤其在机器翻译中表现优异，训练速度快，能有效建模长距离依赖关系，创造了新的翻译最佳效果。

本研究提出KM-UNet，结合Kolmogorov-Arnold网络与状态空间模型，解决了传统卷积神经网络在长距离依赖建模及变换器模型计算复杂性的问题。实验结果表明，KM-UNet在医学图像分割中表现优异，提供了高效且可解释的新基线。

本研究提出了一种结合衰退记忆和检索的新方法，改进混合状态空间模型（SSMs）在遥远历史记忆方面的不足。通过“扩展记忆范围”（SE-Attn）方法，模型能够有效处理更长序列，并在自然语言处理的长距离依赖任务中表现优于现有方法，具有重要应用潜力。

本文探讨了一种新型生成模型，用于基于会话的项目推荐，能够有效建模长距离依赖关系。该模型结合了突出卷积层和残差块结构，提升了推荐系统的准确性和训练效率。同时，研究还提出了多种改进推荐性能的方法，包括利用用户交互记录和大型语言模型的集成，显著提高了传统推荐模型的效果。

本文介绍了Transformer模型，它由谷歌于2017年提出，克服了RNN和LSTM的局限。通过自注意力机制实现并行处理，解决长距离依赖问题。核心组件包括注意力机制、位置编码、多头注意力等。Transformer具有并行化、长距离依赖处理和多功能性，广泛应用于NLP等领域。

本文介绍了多种基于图和状态空间模型的创新方法，包括GraphSSM框架、GSS自回归序列建模、SEvol模型和RVG-TREE自然语言基础模型。这些方法在动态性、长距离依赖、视觉推理和运动预测等任务中表现出色，显著提高了模型的训练速度和性能。

Orchid是一种新颖的架构，通过整合一种新的数据相关卷积机制，平衡了表达能力和计算效率。它在保持效率和线性可扩展性的同时，捕捉了长距离依赖和上下文学习。Orchid在较小的模型尺寸和处理更长序列长度方面优于传统的基于注意力的架构，如BERT和Vision Transformers。这代表了序列建模中高效可扩展深度学习模型的重要进展。

本文研究了图神经网络在自我对战强化学习中的应用。结果显示，图神经网络在处理长距离依赖和降低过拟合方面具有优势，但在辨别局部模式方面不如卷积神经网络。这表明在自我对战强化学习中，使用游戏特定结构可能会改变学习的范式。