什么是自回归模型？

自回归模型（Autoregressive Model）是一种基于序列数据的预测框架，其核心原理是将当前时刻的值建模为过去若干时刻值的线性组合，常用于时间序列分析或生成任务。在人工智能领域，它构成了许多生成模型的基础，例如语言模型中每个词的生成依赖于先前词序列的上下文，从而实现连贯的序列预测。

在AI产品开发实践中，自回归模型被广泛应用于实际场景以提升产品智能化。例如，在自然语言处理产品中，基于Transformer的自回归模型（如GPT系列）驱动聊天机器人的对话生成和内容创作工具；在金融或零售预测产品中，它支持销售趋势分析和风险监控，通过历史数据学习模式来实现高精度决策辅助。

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