FEP：跨异构事件日志的下一事件预测基础模型

Fabian Spaeh 等发布 Foundation Event Predictor（FEP）论文，提出一种面向异构事件日志下一事件预测的基础模型，使用因果自注意力和交叉注意力对上下文中的事件转移做相关性加权聚合，属于事件级非参数的上下文推理架构。 基于论文摘要，作者在696个真实事件数据集上预训练FEP，并在50个预训练未见的数据集上做无参数调整评估，报告其经常接近针对目标数据集单独训练的强模型，同时大幅超过现有基础模型基线。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。