Multi-Modal Time Series Prediction via Mixture of Modulated Experts
提出了一种名为 Expert Modulation 的新机制，用于通过混合调制专家实现多模态时间序列预测。该方法将路由和专家计算均条件化于文本信号上，实现了跨模态对专家行为的直接且高效控制。针对现有方法依赖 token 级融合在高质量时间 - 文本配对稀缺及时间序列特征变化大时对齐困难的局限，此机制进行了改进。理论分析与实验表明，该方法在多模态时间序列预测中表现显著优于现有方法。相关代码已开源至 https://github.com/BruceZhangReve/MoME。