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Resumen: Los modelos de recomendación secuencial se utilizan ampliamente en aplicaciones, pero enfrentan estrictos requisitos de latencia. Los modelos convencionales aprovechan el mecanismo de atención de Transformer para mejorar el rendimiento, pero su complejidad computacional crece con la longitud de la secuencia, lo que genera un desafío de latencia para secuencias largas.

Resumen: Los agentes móviles han avanzado hacia la automatización confiable de los teléfonos inteligentes, pero el rendimiento en aplicaciones complejas sigue limitado por un conocimiento incompleto y una generalización débil a entornos invisibles.

Resumen: Los conjuntos de datos existentes para la comprensión de tablas multimodales, como MMTab, proporcionan principalmente respuestas breves y fácticas sin una supervisión explícita del razonamiento de varios pasos.