大模型Hugging Face Papers4 天前
PathFM：快速生成式多变量轨迹预测
PathFM 用流匹配生成完整未来轨迹，而非仅预测边际分位数，从而刻画未来路径的依赖结构。通过蒸馏到一两步并共享历史注意力缓存，生成多条路径仅需一次分位数查询的时间，在 fev-bench、TIME 及新提出的 fps-bench 上表现有竞争力，并在混沌系统中保持长期变异性。
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大模型Google AI Blog4 天前
AutoBNN: Probabilistic time series forecasting with compositional bayesian neural networks
Google Research 开源 AutoBNN，用组合式贝叶斯神经网络替代高斯过程做时间序列预测。它自动搜索可解释的核结构，提供可靠不确定性估计，训练复杂度近线性且适配 GPU/TPU，解决了传统 GP 计算昂贵、神经网络缺乏可解释性的问题。
行业落地Google AI Blog4 天前
Generative AI to quantify uncertainty in weather forecasting
Google Research 发布 SEEDS，一种基于扩散生成模型的天气集合预报采样器，可在极低成本下大规模生成集合成员，量化极端天气不确定性。相比传统物理模拟需上万成员才能刻画 1% 概率事件，SEEDS 仅需一两个业务预报即可生成大集合，为气象与气候科学提供高效概率预报新路径。
大模型arXiv cs.LG4 天前
Quantile-Guided Diffusion for Probabilistic Time-Series Forecasting
该论文研究如何用预测分位数作为扩散预测器的分布控制信号，提出 Control-TS：冻结预训练扩散骨干，仅学习分位数控制通路，在去噪网络全程施加残差控制。八个基准上一致提升 CRPS，并引入 CLPS 评估生成轨迹的下游预测效用。