深度分析 以適應動態與參考模型量化資料污染：TSFMAudit 在時間序列基礎模型上的驗證 隨著時間序列基礎模型大量預訓練，評測資料可能已被洩漏，造成效能高估，研究提出TSFMAudit，利用微調探測時的損失下降速度與參數位移判斷污染。實驗在六個模型與187個資料集上顯示，此方法比既有基線更準確，此技術有望提升未來基準的可信度，並促使模型開發者加強資料管理。
