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RESEARCH · CL_80111 · Jun 9 · 04:00

基础模型加速微分方程推理

研究人员开发了一套基础推理模型（FIMs），旨在从时间序列数据中快速估计各种微分方程的参数。这些模型包括用于随机微分方程的FIM-SDE、用于时间点过程的FIM-PP以及用于常微分方程的FIM-ODE，它们在广泛的合成数据分布上进行了预训练。这种预训练使它们能够执行上下文（零样本）推理，或快速微调以适应特定数据集，其性能通常优于需要大量训练的传统方法和专用模型。