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精度效率双冠王！时序预测新范式TimeDistill：跨架构知识蒸馏，全面超越SOTA

TimeDistill通过知识蒸馏，将复杂模型（如Transformer和CNN）的预测能力迁移到轻量级的MLP模型中，专注于提取多尺度和多周期模式，显著提升MLP的预测精度，同时保持高效计算能力，为时序预测提供了一种高效且精准的解决方案。

如何在保证预测精度的同时降低计算成本，是时序预测应用面临的核心挑战。

传统的时序预测模型（如基于Transformer或CNN的复杂结构）虽在精度上表现卓越，但计算开销往往难以满足实际部署需求。而轻量级MLP（多层感知器）虽然具备较高的推理速度，却常因建模能力不足，导致预测精度较低。