论文提出TimesJev：面向时间序列的System 1推理模型
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论文提出TimesJev：面向时间序列的System 1推理模型
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论文作者提出面向时间序列的 System 1 推理模型 TimesJev，方法上通过保留关键频率模式的压缩表示，并以 sufficiency divergence 和 realizability divergence 两个目标学习时间序列压缩与嵌入空间对齐。 基于论文摘要：作者称在 13 个数据集上的实验显示，TimesJev 相较微调后的推理模型平均性能提升超过 62%，推理时间减少 62.9%。
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最新进展10月20日 12:00
TimesJev：面向时间序列的 System 1 推理模型报道时间线
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10月20日
- arXiv · cs.AITimesJev：面向时间序列的 System 1 推理模型
TimesJev提出一种面向时间序列的 System 1 推理模型，通过保留关键频率模式的压缩表示、sufficiency divergence 和 realizability divergence 目标学习时间序列压缩与嵌入空间对齐。基于论文摘要，在13个数据集上的实验显示，TimesJev相较微调后的推理模型平均提升超过62%，推理时间减少62.9%。
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