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基于黑箱编码器的专有代理混合模型的在线联合学习
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内容提要
本研究提出了一种非竞争博弈方法，克服了黑箱生成AI环境中构建专家混合模型的局限性。通过反馈机制，我们的“专有联合学习”算法显著提升了时间序列预测的准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种非竞争博弈方法，克服了黑箱生成AI环境中构建专家混合模型的局限性。
- 通过反馈机制，推导出独特的纳什均衡。
- 我们的“专有联合学习”算法显著提升了时间序列预测的准确性。
- 实验结果表明，该算法在多个实际和合成时间序列基准上表现优异，填补了当前研究的空白。
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