Xinghong Fu

Reverso：用于零样本预测的高效时间序列基础模型

研究人员开发了Reverso，这是一个新的高效时间序列基础模型系列，专为零样本预测而设计。与依赖大型Transformer和数亿参数的先前模型不同，Reverso采用了更小的混合模型，该模型交织了卷积层和线性RNN层。这些更紧凑的模型，例如DeltaNet，可以实现与大型模型相当的性能，同时效率更高且成本效益更高。该开发还结合了数据增强和推理策略，以进一步增强预测能力。