技术博客

近年来，时间点过程（Temporal Point Process）建模在贝叶斯方法、神经网络与大型语言模型（LLM）的驱动下取得显著进展。贝叶斯方法通过先验建模与不确定性量化，提升了稀疏事件序列的推理鲁棒性；基于RNN、Transformer的神经网络架构则有效捕捉长期依赖与非线性动态；而新兴的大语言模型正被探索用于事件语义理解与条件化时间点生成。这些技术共同推动了金融交易预测、电子健康记录分析及社交行为建模等场景的精度与可解释性提升。