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英文字典中文字典相关资料:


  • TimeXL｜多模态、可解释时序新范式LLM-in-the-Loop - 知乎
    传统多模态时间序列模型仅追求预测精度，缺乏对 “为什么预测该结果” 的明确解释。 TimeXL 设计的多模态原型编码器，通过学习时间序列原型（如降雨前的气压变化模式）和文本原型（如影响股价的 “需求疲软” 语义），实现预测与解释的端到端生成。
  • [2503. 01013] TimeXL: Explainable Multi-modal Time Series Prediction . . .
    To bridge this gap, we introduce TimeXL, a multi-modal prediction framework that integrates a prototype-based time series encoder with three collaborating Large Language Models (LLMs) to deliver more accurate predictions and interpretable explanations
  • NeurIPS 2025 | TimeXL：融合 LLM-in-the-Loop 的可解释多 . . .
    TimeXL 一致地取得最高的 F1 和 AUC 分数，与时间序列和多模态基准相比，AUC 的提升幅度高达 8 9%（在天气数据集上与 TimeCAP 相比）。 这突显了 TimeXL 的优势，它将多模态编码器与语言代理相结合，以增强可解释性，从而在多模态时间序列中提高预测性能。
  • TimeXL: Explainable Multi-modal Time Series Prediction with LLM-in-the-Loop
    To bridge this gap, we introduce TimeXL, a multi-modal prediction framework that integrates a prototype-based time series encoder with three collaborating Large Language Models (LLMs) to deliver more accurate predictions and interpretable explanations
  • TimeXL: Explainable Multi-modal Time Series Prediction with. . .
    To bridge this gap, we introduce TimeXL, a multi-modal prediction framework that integrates a prototype-based time series encoder with three collaborating Large Language Models (LLMs) to deliver more accurate predictions and interpretable explanations
  • GitHub - thuml Timer-XL: About model release for Timer-XL: Long . . .
    Timer-XL is a decoder-only Transformer for time series forecasting It can be used for task-specific training or scalable pre-training, handling arbitrary-length and any-variable time series 💪 We observe performance degradation of encoder-only Transformers on long-context time series 💡 We propose multivariate next token prediction, a paradigm to uniformly predict univariate and
  • TimeXL: 基于大语言模型在环的可解释多模态时间序列预测
    TimeXL提出了一个可解释的多模态时间序列预测框架，它将基于原型的编码器与一个由三个大型语言模型（LLM）组成的闭环系统相结合。 这种方法通过迭代地改进文本输入和模型推理，在实现卓越预测精度的同时，提供了以人为中心的、基于案例的解释。
  • 清华大学最新发布：统一时序预测模型，上下文长度首次扩展 . . .
    今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作，提出了统一的Transformer时序预测模型，能同时处理单变量和多变量
  • Explainable Multi-modal Time Series Prediction with LLM-in-the-Loop
    本文提出了一种新的多模态时间序列预测框架TimeXL，旨在通过结合原型驱动的时间序列编码器和三个协作的大规模语言模型（LLMs），提供更准确的预测和可解释性。 该框架首先使用多模态原型编码器处理时间序列和文本输入，生成初步预测和基于案例的解释。





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