#时序预测

把 LLM 和电池领域规则结合做 SoH 预测，误差最多降 37.3%，做电池管理方向的研究者可以看看。

长时程时序预测越算越偏？arXiv 这篇给了个两行代码的免训练修复，336 步平均误差降 51%。

这篇论文用41天实测数据证明，一个小型开源库spotforecast2-safe能打过ENTSO-E官方预测，甚至敢跟上亿参数的chronos-2比划比划。

做表格问答或时序预测的团队终于有了专门的数据集和框架——TimeFore用LLM+外部模型解决了LLM本身预测不准的痛点，做数据分析和AI应用的开发者可以直接参考其协作架构。

该工作首次将 JEPA 范式成功应用于 EHR 轨迹建模，解决了联合训练不稳定和表示坍缩的关键问题，为医疗领域预训练大模型提供了一种高效且无需任务微调的方案。

该工作首次将时序预测TTA严格建模为微分方程问题，提供了理论清晰的优化视角，并在稀疏噪声数据下表现显著优于现有方法，对实际部署中的低质量观测场景具有重要参考价值。