研究者提出事件预测基础模型FEP

Fabian Spaeh 等作者在 arXiv 发表论文，提出事件预测基础模型 Foundation Event Predictor（FEP），用于下一事件预测。该模型采用可扩展的上下文架构，通过因果自注意力与交叉注意力实现事件级非参数推理。 据论文，FEP 在 696 个真实事件数据集上预训练，并在 50 个预训练中未见过的数据集上评估。结果显示，无需参数适配即可泛化到新事件系统，性能常接近各目标数据集单独训练的强模型，并显著优于现有基础模型基线。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。