arXiv cs.LG· Hong-In Won·· 5 小时前AI 评分23
时间序列基础模型在上下文辨识中的衰减：反事实输入诊断与合成强制系统微调修复
Attenuated in-context identification in time-series foundation models: diagnosis under counterfactual inputs and repair by synthetic forced-system fine-tuning
AI 导读
研究测试了 Chronos-2、TimesFM-2.5 和 TabPFN-TS 在强制工程系统上的反事实辨识能力，发现 TimesFM-2.5 和 TabPFN-TS 通过默认协变量接口表现为无记忆（TimesFM-2.5 的 R²=1.000），Chronos-2 虽能辨识动态但存在衰减，预测效应仅为真实值的 0.33-0.80。
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