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FACTS-MAS 多智能体框架按证据通道加权融合预测
论文提出领域无关的多智能体预测框架 FACTS-MAS，将证据分解为时序动态、外生上下文、季节性、结构与离散事件等专用通道，各智能体独立预测并按历史验证技能加权融合。在 Zillow 房源库存与 FRED 失业金申请数据上优于朴素方法与 TimesFM 基础模型。
arXiv cs.AI3 天前
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论文提出领域无关的多智能体预测框架 FACTS-MAS，将证据分解为时序动态、外生上下文、季节性、结构与离散事件等专用通道，各智能体独立预测并按历史验证技能加权融合。在 Zillow 房源库存与 FRED 失业金申请数据上优于朴素方法与 TimesFM 基础模型。