generalizable-representations

本文提出了NeoST，这是第一个仅在程序化生成的合成数据上预训练的时空基础模型。它引入了一种潜空间推理架构，能够生成并迭代优化多个未来轨迹，在真实世界基准测试中优于现有的STFMs。