LLM 融合

深度分析

新聞增強時間序列預測：結合重要性感知壓縮與過程獎勵模型的框架

本研究針對時間序列預測結合新聞的挑戰，提出重要性感知壓縮與 PRM 引導的補充新聞選取機制，動態分配壓縮預算保留關鍵資訊，兼顧上下文窗口限制與離線訓練的獎勵模型指導，線上僅使用凍結的過濾與壓縮模組，於金融、能源、交通與比特幣基準測試提升預測精度並減少迭代次數，顯著降低計算成本。