Internal-DW：长时程预测的可靠性加权信用分配

针对长时程自回归预测中远距离梯度未必可靠的问题，Junhao Zhao等作者提出Internal Dual-Wiener路由（Internal-DW）。该方法只作用于反向传播，保留完整前向rollout与各步损失，对内部梯度路径做可靠性加权。 作者称，Internal-DW相对完整BPTT将预测误差降低5.2%–13.8%，在三个测试平台上优于梯度裁剪和Jacobian正则化，在剪切流上表现相近，并在三个测试平台上优于经验证集选择的截断BPTT（TBPTT）。 作者同时称，在可用历史有限、或所选采样器无法代表主要驱动相关变化时，该方法的收益会减弱甚至反转。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。