TMLR

ReDiTT: Retrieval Augmented Conditional Diffusion Transformers for Asynchronous Time Series

ReDiTT：用于异步时间序列的检索增强条件扩散变压器

Saiyue Lyu, Zhitian Zhang, Ruizhi Deng, Thibaut Durand

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； RBC Borealis（加拿大皇家银行北极星） 纠错

AI总结 该研究针对异步时间序列预测问题，提出ReDiTT模型，通过在潜在空间运行并从记忆库检索相似潜在序列作为参考条件，利用交叉注意力机制，实现稳定的长期预测并提高样本多样性，在多个数据集上取得最优性能。

Comments Accepted at TMLR 2026

Self-Consistent Flow: Unifying Velocity and Endpoint Prediction for Rectified Flow Models

自洽流：统一整流流模型的速度和端点预测

Xu Han, Jiajing Hu, Li-Ping Liu

机构 * Tufts University（塔夫茨大学） 纠错

AI总结 研究基于整流流的生成模型中不同参数化预测目标的问题，提出自洽流方法，通过轻量级一致性损失联合训练网络预测速度和端点，提升模型性能，在图像生成任务中显著优于标准整流流基线。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026