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答案是可以的。欢迎阅读： MG-TSD：基于引导学习过程的多粒度时间序列扩散模型 时间序列预测在金融、能源规划、气候建模和生物科学等多个领域都有着重要应用。近年来，许多研究开始采用生成式模型来解决时间序列预测问题，其中，基于扩散模型的研究因其出色的概率预测性质而备受关注。然而，与基于自回归模型的确定性模型相比，扩散模型在时间序列预测任务中面临的一个挑战在于，其随机性导致的不稳定性更为显著。 为了解决扩散…
ICLR上新 | 强化学习、扩散模型、多模态语言模型，你想了解的前沿方向进展全都有
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。 本周，全球最负盛名的人工智能盛会之一 ICLR 大会将在奥地利维也纳举办。所以，今天的“科研上新”将为大家带来多篇微软亚洲研究院在 ICLR 2024 上的精选论文解读，涉及领域涵盖深度强化学习、多模态语言模型、时间序列扩散…