arXiv 机器学习· ChengAo Shen, Yanjun Zhao, Haoxin Liu, Bonnie Chen, Miles Ma, Dongjin Song, Hanghang Tong, Qingsong Wen, Jingrui He, Jingchao Ni·· 5 時間前AI スコア42
TSFLab：面向时间序列预测研究的自改进通用智能体工作台
TSFLab: A Self-Improving Agent-Agnostic Workbench for Time Series Forecasting Research
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AI ガイド
研究人员提出 TSFLab，一款面向时间序列预测（TSF）的自改进通用智能体工作台，为编码智能体提供共享资源与工具。在复现与基准测试中，TSFLab 将任务完成率提升 20-163%，单任务 fresh tokens 消耗减少 11-66%。在新方法开发测试中，其预测精度进一步提高，同时减少 32.8-73.6% 的 fresh tokens 并缩短 9.2-68.8% 的开发时间。
出典：arXiv 机器学习 · arxiv.org