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速報

時間序列基礎模型（TSFM）的後訓練時代：從預訓練到可靠部署的五大策略

時間序列基礎模型（TSFM）已成為通用時間序列分析工具，但僅靠預訓練不足以確保下游部署的可靠性。本研究提出後訓練（post-training）作為橋接差距的方法，將其分為五大類：參數適應、上下文增強、模型組合、輸出處理與不確定性控制，以及壓縮與特化。