arXiv 机器学习· Dmitry Osin, Egor Surkov, Petr Mokrov, Igor Udovichenko, Ivan Karpukhin, Evgeny Burnaev, Egor Shvetsov, Alexander Korotin·· 6 小时前AI 评分38
真实性与准确性：生成建模视角下的事件序列预测研究
Realism VS Accuracy: Event Sequence Forecasting from a Generative Modeling Perspective
AI 导读
研究人员从条件生成建模视角探讨了多步事件序列预测，并构建了涵盖预测准确性与分布真实性双重指标的基准测试。评估表明现有方法无法兼顾两项表现，二者存在根本权衡。为此研究团队提出 Wasserstein BaryBooster 算法，通过聚合真实性扩散模型的样本实现 SOTA 预测效果，证明分布真实性可转化为预测准确性；相关代码已开源。
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