组会简讯：2025年春季第11次组会

2025年5月21日，课题组举行了线下组会，指导老师唐克双教授、朱宏副教授，以及课题组所有学生参与了本次例会。本次组会主要内容为谢小龙同学研究进展汇报。

一、谢小龙研究进展汇报

谢小龙同学以“用于交通预测的LLM蒸馏时空提示网络”为核心主题，从研究背景入手，系统性地梳理了该领域的研究现状与理论进展，详细介绍了当前面临的关键技术挑战和研究空白。报告围绕如何构建具备泛化能力的轻量化交通预测模型展开，特别是在数据分布偏移下的表现，并展示了相应的实验结果。

汇报内容分为五个部分：第一部分阐述了引言，明确研究背景、意义和贡献，阐述了在大模型（LLM）驱动下构建高效交通预测模型的必要性与创新点。第二部分聚焦于交通数据分布偏移情况下流量预测的问题定义。第三部分：简单介绍了所提出的时空提示网络结构及其与LLM蒸馏机制的结合方式，实现了时空异质性建模；第四部分：展示了所提方法在不同分布数据集上训练测试的实验结果，在保持较低参数量的同时，仍具备良好的预测精度和跨场景迁移能力；第五部分：讨论了当前工作的未来方向，如进一步扩展LLM到非常态交通场景下解决客流量激增疏导问题。

唐克双老师、朱宏老师与其他课题组成员就谢小龙同学研究中的相关问题进行了深入探讨，为其指明了研究后续的重点工作：1）深入探索LLM在非常态交通事件中的泛化与适应能力；2）将现有研究进一步扩展至轨道交通突发客流疏导情境，研究多模式交通工具间的自组织调度与服务协同机制。