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本文研究了在受控分布漂移下的时序知识图谱预测，使用了一个编码重复性、同质性和周期性的合成生成器。在七种架构上的实验揭示了信号依赖的鲁棒性以及模型对结构断裂适应性方面的局限性。
SAE-FT提出了一种新颖的CLIP模型微调方法，利用稀疏自编码器约束来正则化视觉表示，在保持性能的同时提高对分布变化的鲁棒性，并实现可解释性。