标签：时间序列
北大林宙辰团队论文：从数据中自适应学习时序预测损失丨ICLR 2026
多步时间序列预测任务中，预测性能随步长增加而退化是普遍现象。气象、金融和电力负荷预测等领域均存在短期预测准确但中长期误差显著放大的问题。误差积累、...
谷歌新架构一战成名，打破Transformer记忆瓶颈，姚班校友钟沛林新作
谷歌的“Titan”架构作为一种新的深度学习模型，旨在挑战现有的Transformer架构。该架构的核心是一个神经长期记忆模块（LMM），它能够记住长期信息，并有效地扩...
仅需200M参数，零样本性能超越有监督！谷歌发布时序预测基础模型TimesFM
新智元报道了Google Research的研究人员提出了一个时序预测基础模型TimesFM，该模型针对时序数据设计，输出序列长于输入序列。TimesFM在1000亿时间点数据上进...
