arXiv Artificial Intelligence· Siming Sun, Kai Zhang, Xuejun Jiang, Wenchao Meng, Qinmin Yang·· 3 小时前AI 评分31
MGSAA：用马尔可夫结构对齐释放 LLM 时间序列预测潜力
Markovian Linguistic-Temporal Bridge: Unlocking the Potential of LLMs for Time Series Forecasting
AI 导读
研究者提出马尔可夫引导的结构感知对齐（MGSAA），将 LLM 内部的语言演化模式蒸馏为马尔可夫状态转移图，并作为结构先验迁移到时间序列域，通过状态约束的交叉注意力完成对齐。该方法在多个基准上取得 SOTA，使生成的 token 序列与 LLM 内在结构拓扑同构，从而激活其推理能力用于预测。代码已公开。
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