QiYao-I：面向不规则多元时间序列预测的流形基础模型

2026年10月7日，研究者在arXiv（Machine Learning Theory）发布QiYao-I，一种面向不规则多元时间序列预测的流形基础模型，针对观测采样不规则、跨变量异步记录的问题。该模型引入采样条件化的时序流形注意力机制，将真实时间戳映射到可学习的时序流形特征空间，并在注意力层注入时序流形偏置；同时提出带频率感知能力的动态变量交互机制。目前公开信息仅涉及模型方法设计，未见实验结果、代码或进一步进展报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。