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论文提出了ADNet，这是一个用于多步交通预测的自适应分解网络，它学习通过谱分解将异构交通动态解耦为优势和残差分量，在TraffiDent数据集上取得了优异的性能。
本文提出了一种方法，通过将表格特征与基于LLM的文本表示以及来自冻结观察者模型的隐藏状态相结合，在谈判游戏中预测不熟悉AI代理的决策，优于直接提示方法。