TW3Cast：用于 GIFT-Eval 上时间序列预测的轻微微调基础模型的冻结路由器，完全在训练拆分中选择

arXiv:2609.28506v1 公告类型：新 摘要：TW3Cast 是一个时间序列预测系统，截至 2026 年 9 月 14 日，其平均 MASE 排名在 GIFT-Eval 基准上的 130 个条目中排名第 3。上面的两个条目属于排行榜的代理类别，即使用代理或语言模型来推理、生成或选择预测的多步骤系统。 TW3Cast 不运行代理，也不运行语言模型。它的选择是在训练分割上计算一次然后冻结的表格，其专家是在这些训练分割上进行轻微微调的公共基础模型。对于 97 个数据集、频率和水平配置中的每一个，该表提供四种模式之一：专家，是 LoRA 或 Chronos-2、TiRex 或 Toto 的完全微调，其训练数据通过明确的规则进行清理和丰富；包含专家的分位数混合；基本模型的混合；或者根据训练分组进行回测的选拔锦标赛。表中的每个决定都是在回测中做出的。专家在击败比赛后就被承认，因此候选者会花费几兆字节和几分钟的 GPU 时间，而失败的候选者不会改变任何事情。三种保护机制可以保护选择免受其自身偏差的影响：双重准确性和校准标准、针对在训练期间观看该系列的候选者的不对称余量以及保守的每个窗口门。选择规则本身是在时间元回测中选择的。单独提供的最佳基础模型的平均 MASE 排名为 33.8，每种配置上提供的锦标赛达到 38.0，完整路由器达到 19.4。路由表、专家索引、固定的基础模型修订、提交的分数文件和公共分数的日期快照都被发布，并且本文中的每个排行榜号码都通过一个脚本从它们重新生成。