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Yichen Zhou
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Google Research 发布 TimesFM 2.5，用于零样本时间序列预测
Google Research 发布了 TimesFM 2.5，这是一个开源的时间序列预测基础模型。该模型拥有 2 亿个参数和高达 16,384 个点的上下文窗口，无需特定任务的训练数据即可预测未来趋势，以零样本（zero-shot）方式运行。与 Auto ARIMA 等传统方法相比，它在基准测试中显示出更高的准确性，平均绝对误差（Mean Absolute Error）降低了 15-25%，尽管其在某些稳定时间序列上的表现可能与经典…
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Google Research 通过少样本学习增强时间序列预测能力
Google Research 开发了一种新方法，通过在推理时从少量示例中学习来增强时间序列预测模型。这种方法称为 In-Context Fine-Tuning (ICF)，建立在其先前的 TimesFM 模型之上，通过使用带有特殊分隔符的持续预训练来实现。这些分隔符有助于模型区分历史预测数据和提供的示例，从而无需传统的监督微调即可进行适应和改进预测。