arXiv 机器学习· Yixiang Tang, Fagui Liu, Guoxiang Zhong, Xi Yao, C. L. Philip Chen·· 10 小时前AI 评分31
基于 LLM 的微服务系统自回归多模态异常检测
Autoregressive Multimodal Anomaly Detection with Large Language Models for Microservice Systems
AI 导读
研究团队提出基于 LLM 的微服务自回归多模态异常检测框架 LLMMAD，解决模态特征丢失与重建捷径问题。该框架通过统一序列建模模态关联并保留单模态重建头，同时利用预测未来状态的自回归目标消除复制。在 3 个真实数据集上，LLMMAD 性能超越现有 SOTA 方法，F1-score 分别提升 3.1%、1.4% 和 0.9%。
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