Zeus：走向时间序列分析的免调整基础模型

我们推出 Zeus，这是一种统一的免调优时间序列基础模型 (TSFM)，它可以在不同的分析任务中提供卓越的性能，而无需任何特定于任务的 微调。与之前主要关注零样本预测但需要对其他任务进行特定任务调整的研究不同，Zeus 通过解决多任务泛化中的两个基本挑战来弥补这一差距。首先，为了协调点级粒度与长序列可扩展性，Zeus 采用了具有逐点标记化和 U 形层次结构的多尺度 Transformer，有效平衡了细粒度保真度与计算效率。其次，为了适应不同任务之间不同的归纳偏差，Zeus 引入了多目标时间掩蔽 (MOTM)，这是一种在单一框架内支持异构任务（例如外推、插值和全局抽象）的统一策略。五个代表性任务的广泛实验表明，Zeus 在免调优设置中始终取得有竞争力的结果，强调了其作为通用 TSFM 的潜力。