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  1. RESEARCH · CL_269475 ·

    新的扩散模型增强了天气、时间序列和金融预测能力

    研究人员开发了基于扩散模型的新方法，用于概率时间序列预测。其中一种方法在arXiv上有所介绍，通过引入辅助条件去噪任务来增强天气预报，尤其是在更长的时间尺度上提高预测精度。另一种方法GARDiff通过逐步调整残差生成的依赖图，解决了多变量时间序列预测中解耦扩散模型的结构对齐问题。此外，一个名为KiT的基础模型，使用DiffusionTransformers构建，通过将预测重新构建为条件路径生成，旨在进行金融蜡烛图预测，并在各种市场和分…