研究者提出CPC人体运动预测持续学习框架

研究者Jianwei Tang团队发布论文，提出持续先验补偿（CPC）框架，将人体运动预测的不同时刻预测拆分为多阶段子任务渐进训练，以缓解短期预测受长期预测干扰的问题。框架引入可学习随机变量PCF度量先验知识损失，并扩展出带FGPCF的CPC++。 该方法在三个HMP基准数据集上结合PGBIG、siMLPe、MotionMixer、LTD等骨干模型验证了有效性与灵活性。论文于2026年11月发布在arXiv（编号2611.06637）。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。