根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。

本文反思了为什么Transformer模型在时间序列预测的问题上没有传统的线性模型效果好。文章作者认为，Transformer并非不适合于时间序列预测任务，而是以往的研究者没有“正确使用”Transformer。在没有大改Transformer模型的情况下，通过将输入Embedding的进行转置，使得自注意力层与前向层所提取的特征进行了互换，经过试验发现无论是预测效果还是模型可解释性都大大提高了，

根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述。GRU属于RNN的一类，使用门控在一定程度上抑制了梯度消失的问题。在实际实现时，由于没有精力在数学层面上进行优化，这里使用梯度裁剪以及LayerNormalization以避免梯度爆炸以及过拟合。

摘要：本文介绍了一个基于MCP架构的AI角色扮演游戏系统设计。游戏采用服务端-客户端架构，服务端实现游戏核心逻辑和AI决策接口，客户端负责交互和渲染。系统包含动态世界观、NPC自治生态、"自我值"机制等创新设计，支持多世界切换、NPC交互、战斗等玩法。文章详细阐述了技术实现方案，包括API设计、AI决策流程和数据处理方法，同时指出了当前面临的NPC对话一致性、AI行为控制等技术

这是一个借鉴了Llama模型结构的单变量概率时间预测模型，使用了海量的数据集进行预训练，用户可以根据实际的任务进行模型微调或者直接进行零样本推理。模型从六个领域搜集了27个时序数据，根据不同的频数分为了7965个数据集进行预训练，之后又从其他数据集上进行零样本学习以及微调，使用CRPS评估的结果如图所示，Lag-Llama微调后的平均结果更好，仅2.786左右。

根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述。GRU属于RNN的一类，使用门控在一定程度上抑制了梯度消失的问题。在实际实现时，由于没有精力在数学层面上进行优化，这里使用梯度裁剪以及LayerNormalization以避免梯度爆炸以及过拟合。

本文反思了为什么Transformer模型在时间序列预测的问题上没有传统的线性模型效果好。文章作者认为，Transformer并非不适合于时间序列预测任务，而是以往的研究者没有“正确使用”Transformer。在没有大改Transformer模型的情况下，通过将输入Embedding的进行转置，使得自注意力层与前向层所提取的特征进行了互换，经过试验发现无论是预测效果还是模型可解释性都大大提高了，

原本想要和之前一样写作“代码复现”，然而由于本人一开始对于Autoformer能力理解有限，参考了一定的论文中的源代码，写着写着就发现自己的代码是“加了注释版本”的源代码，故而只能是源代码的浅读，而非复现。

根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。

贝叶斯建模与传统频率派不同，将参数视作符合某一分布的随机变量，并且可以考虑先验分布使得在建模时能够有更高的可信度；然而由于计算复杂度大，必须使用采样法或变分法，可能会使得计算精确度下降，并且增加时间成本。