AdaST：面向时空预测的自适应耦合框架

AdaST 提出自适应时空预测框架，通过分解-重组范式处理时空耦合结构未知、耦合动态异质和空间建模不足三大挑战。利用异构感知专家因子化输入，角色对齐模块处理各分量，相关性自适应重组器整合预测。实验显著优于现有基线，验证自适应方法必要性，已被 NeurIPS 2026 主会接收。