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Time-MoE
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研究发现：基础模型难以预测极端野火烟雾
一项新研究评估了基础模型在预测野火烟雾引起的极端 PM2.5 浓度方面的泛化能力，这是一个严峻的公共卫生挑战。研究人员使用加州 12 年的数据，将六种时间序列基础模型 (TSFM) 配置与 LSTM 和 BiLSTM 等传统模型进行了比较。研究结果表明，虽然基础模型在朴素预测法上有所改进，但其表现并未优于完全训练的循环基线模型，并且一些模型在极端条件下表现不稳定。使用 LoRA 进行微调显著改进了适配的基础模型，但仍未能达到训练过的循…
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新的专家混合（MoE）框架提高了时间序列预测的效率和准确性
研究人员开发了新的专家混合（MoE）框架用于时间序列预测，旨在提高效率和准确性。AME-TS 使用结构引导路由，将专家专业化与时间数据特征对齐，在较小规模上优于现有模型。Super-Linear 采用轻量级、频率专业化的线性专家和频谱门控，实现高效稳健的预测。动态 TMoE 通过根据检测到的分布变化动态实例化和修剪专家来解决非平稳数据问题，取得了最先进的性能。