精选理由
如果你的时间序列模型总是泛化不好，试试用RMISC这个真实世界大数据集预训练，1420亿个时间点，效果比合成数据强很多。
RMISC语料库包含约200个数据集、1420亿个时间点，覆盖多领域真实世界多变量时间序列。研究者用RMISC预训练四种先进时间序列基础模型（TSFMs），并与合成数据预训练模型对比。实验表明，真实世界多变量数据显著提升TSFMs的零样本泛化能力，在分布内和分布外基准上均表现更优。
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RMISC语料库包含约200个数据集、1420亿个时间点，覆盖多领域真实世界多变量时间序列。研究者用RMISC预训练四种先进时间序列基础模型（TSFMs），并与合成数据预训练模型对比。实验表明，真实世界多变量数据显著提升TSFMs的零样本泛化能力，在分布内和分布外基准上均表现更优。
Recent years have witnessed the emergence of multivariate modeling using time series foundation models (TSFMs), which achieve advanced zero-shot generalization. Modern multivariate TSFMs are predominantly pretrained on m…