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研究团队推出时序基础模型统一数据基础设施TimeNet
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AI 综述
研究团队推出面向下一代时序基础模型（TFM）的开源数据标准与统一基础设施 TimeNet。该设施将时序数据与任务定义解耦，支持多模态信号的统一表示，并能针对分类、预测等多种任务构建可复用视图。目前，TimeNet 已完成涵盖 1.5M 任务实例的异构数据集转码，支持仅通过配置变更实现多数据集联合训练。实验表明，该联合训练方案使时序基础模型相比单数据集训练取得了 14% 的 F1 分数提升。
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最新进展10月6日 12:00
研究团队推出开源数据基础设施 TimeNet，已转码 1.5M 任务实例并助力模型 F1 分数提升 14%。报道时间线
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10月6日
- arXiv 人工智能TimeNet：面向下一代时序基础模型的可扩展统一数据基础设施
研究团队推出开源数据标准与基础设施 TimeNet，将时序数据与任务定义解耦，支持多模态信号统一表示以及跨分类、预测等多任务的可复用视图构建。TimeNet 已转码涵盖 1.5M 任务实例的异构数据集，支持仅通过配置变更实现多数据集联合训练，使时序基础模型（TFM）相比单数据集训练取得 14% 的 F1 分数提升。
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