本研究提出了一种新型变换器模型PredFormer，旨在解决传统时空预测学习中的并行化和性能问题。通过优化的Gated Transformer块，该模型在多个数据集上显著提升了预测精度和计算效率，展现了实际应用潜力。

PredFormer: Transformers Are Effective Spatial-Temporal Predictive Learners
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