研究者提出时间预测多重性框架

研究者 Emanuele Albini 等人提出“时间预测多重性”框架，用于刻画预测性能近乎相同的模型在完整预测轨迹上的分歧。 在 11 个数据集、19 种神经预测架构上的实验显示，近最优模型产生的预测轨迹存在显著差异，且轨迹层面的分歧与逐时间步分歧基本无关。研究者称，仅约束预测性能或逐时间步多重性都无法消除轨迹层面的多重性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。