arXiv Artificial Intelligence· Sungjun Cho, Changho Shin, Suenggwan Jo, Xinya Yan, Shourjo Aditya Chaudhuri, Frederic Sala·· 17 小时前AI 评分31
LLM 集成贝叶斯状态空间模型 LBS 用于多模态时间序列预测
LLM-Integrated Bayesian State Space Models for Multimodal Time-Series Forecasting
AI 导读
研究者提出 LLM 集成贝叶斯状态空间模型（LBS），将捕捉潜在状态时序动态的 SSM 主干与预训练 LLM 结合，由 LLM 编码文本输入做后验状态估计并解码与潜在轨迹一致的文本预测。该框架支持灵活的回顾与预测窗口，并能量化不确定性。在 TextTimeCorpus 基准上，LBS 较此前 SOTA 提升 13.20%，同时为每次预测生成可读摘要。
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