速報
TelecomTS：為5G可觀測性時間序列打造的大規模基準
企業在監控系統時產生大量可觀測性時間序列資料。論文提出TelecomTS，來自5G電信網路，包含去匿名化共變量與絕對量級資訊。並提供異常檢測、根因分析與多模態問答等下游任務。測試顯示現有基礎模型面對突發噪聲與高變異時效力有限，保留量級資訊至關重要。
時間序列
速報
AION：將時間序列研究從固定基準推向真實任務的架構
時間序列研究正從只比預測精準度的固定基準，轉向必須處理時間約束、情境推理、工具運用與結構化決策支援的真實任務。論文提出 AION，一個由代理人、技能、規則、記憶、評估與協定組成的時序實驗架構，並以時間紮根、時間知識導向推理與可靠性機制（事後分析與分層審查）為設計核心。
深度分析
Chronicle 多模態骨幹：decoder-only Transformer 聯合預訓練文本與時間序列
Chronicle提出一個從隨機初始化同時學習自然語言與時間序列的多模態基礎模型。研究用單一的324M參數解碼器型Transformer，讓文本標記與時序patch共享相同的模型層、注意力與殘差流，僅在輸入輸出介面保留模態差異。預訓練以大多為單模態的微批次為主，並在第二階段以少量交錯樣本完成顯式對齊。
生存分析
時間序列退學風險分析：生存分析基準測試於動態與連續時間表示
本研究以OULAD資料探討學生退學風險，建立統一生存基準測試，比較動態週期與連續時間模型。結果顯示時間與行為特徵是主要預測訊號，隨機生存森林與泊松分段指數模型表現領先，XGBoost AFT校準偏差顯著。