Equivariant Music Transformer 获 ISMIR 2026 最佳论文奖提名

Equivariant Music Transformer 论文被 ISMIR 2026 接收，并获最佳论文奖提名。研究发现，音乐 Transformer 随模型规模扩大或训练时间延长，等变性反而减弱，可能因模型分别记忆同一音乐数据的各个移调版本，而非掌握音乐结构的对称性。