Caformer是一种新型时间序列分析框架，能够有效捕捉跨维度和时间的依赖关系，解决伪相关问题。它在预测、补全、分类和异常检测等任务中表现优异。此外，相关研究还提出了AgentFormer、ASFormer和SageFormer等模型，在多智能体行为预测和动作分割等领域取得了先进成果。