Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Position: Beyond Euclidean -- Foundation Models Should Embrace Non-Euclidean Geometries

位置：超越欧几里得——基础模型应拥抱非欧几里得几何

Neil He, Jiahong Liu, Buze Zhang, Ngoc Bui, Ali Maatouk, Menglin Yang, Irwin King, Melanie Weber, Rex Ying

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文主张基础模型应超越欧几里得几何，以更高效地利用非欧几里得结构，提升模型性能与适应性。

Comments 27 pages, 6 figures, LoG Conference 2025

PeriodNet: Boosting the Potential of Attention Mechanism for Time Series Forecasting

PeriodNet: 提升注意力机制在时间序列预测中的潜力

Bowen Zhao, Huanlai Xing, Zhiwen Xiao, Jincheng Peng, Li Feng, Xinhan Wang, Rong Qu, Hui Li

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（计算机与人工智能学院，西南交通大学） ； Tangshan Institute of Southwest Jiaotong University（西南交通大学唐山研究院） ； School of Computer Science, University of Nottingham（计算机科学学院，诺丁汉大学） ； School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（数学与统计学院，西安交通大学） 纠错

AI总结 PeriodNet通过引入周期注意力和稀疏周期注意力机制，提升时间序列预测的精度和效率。