QiYao-I：不规则时间序列流形基础模型发布

Linfeng Wang等作者发布论文预印本，提出面向不规则多变量时间序列预测的流形基础模型QiYao-I。该模型通过采样条件化时间流形注意力机制，将真实时间戳映射到可学习的时间流形特征空间，并向注意力层注入时间流形偏置；同时提出带频率感知的动态变量交互机制，在异步观测下选择性执行跨变量消息传递。 作者称，在真实世界不规则多元预测基准上，QiYao-I性能优于时间序列基础模型和端到端不规则预测模型，并在零样本和少样本设置下展现出强泛化能力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。