arXiv Artificial Intelligence· Chia-Han Kuo, Chengshuai Zhao, Huan Liu, Lo Pang-Yun Ting·2026-10-30 12:00· 17 小时前AI 评分34

ACTS-WM：面向时间序列的自监督潜在动作条件世界模型

Self-Supervised Latent Action-Conditioned World Modeling for Time Series

AI 导读

ACTS-WM 是一个面向时间序列分析的自监督潜在动作条件世界模型框架，无需显式动作标注即可将时间序列状态转移背后的信息推断为潜在动作。该框架结合 JEPA 编码器与动作条件世界模型，在 22 个数据集、4 类任务（单变量与多变量预测、分类）上验证，性能优于预训练 JEPA 编码器。