Buchumschlag

Output Scaling: YingLong-Delayed Chain of Thought in a Large Pretrained Time Series Forecasting Model

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Xue, Zhou, Tian, Gao, Jinyang, Ding, Bolin, Zhou, Jingren
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Provable Scaling Laws for the Test-Time Compute of Large Language Models
von: Chen, Yanxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EE-LLM: Large-Scale Training and Inference of Early-Exit Large Language Models with 3D Parallelism
von: Chen, Yanxi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SimDiff: Simpler Yet Better Diffusion Model for Time Series Point Forecasting
von: Ding, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EE-Tuning: An Economical yet Scalable Solution for Tuning Early-Exit Large Language Models
von: Pan, Xuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Designing Algorithms Empowered by Language Models: An Analytical Framework, Case Studies, and Insights
von: Chen, Yanxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tree-based Models for Vertical Federated Learning: A Survey
von: Qian, Bingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CARD: Channel Aligned Robust Blend Transformer for Time Series Forecasting
von: Xue, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Attention as Robust Representation for Time Series Forecasting
von: Niu, PeiSong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ISMRNN: An Implicitly Segmented RNN Method with Mamba for Long-Term Time Series Forecasting
von: Zhao, GaoXiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NuTime: Numerically Multi-Scaled Embedding for Large-Scale Time-Series Pretraining
von: Lin, Chenguo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Breaking the Context Bottleneck on Long Time Series Forecasting
von: Ma, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distilling Time Series Foundation Models for Efficient Forecasting
von: Li, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Loong: Synthesize Long Chain-of-Thoughts at Scale through Verifiers
von: Huang, Xingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentangled Parameter-Efficient Linear Model for Long-Term Time Series Forecasting
von: Zhao, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Output Supervision Can Obfuscate the Chain of Thought
von: Drori, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Scale Dilated Convolution Network for Long-Term Time Series Forecasting
von: Li, Feifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling Law for Time Series Forecasting
von: Shi, Jingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ReLaMix: Residual Latency-Aware Mixing for Delay-Robust Financial Time-Series Forecasting
von: Lai, Tianyou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Modal View Enhanced Large Vision Models for Long-Term Time Series Forecasting
von: Shen, ChengAo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DRFormer: Multi-Scale Transformer Utilizing Diverse Receptive Fields for Long Time-Series Forecasting
von: Ding, Ruixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

To See Far, Look Close: Evolutionary Forecasting for Long-term Time Series
von: Ma, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Long Input Sequence Network for Long Time Series Forecasting
von: Ma, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time-SSM: Simplifying and Unifying State Space Models for Time Series Forecasting
von: Hu, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DiffsFormer: A Diffusion Transformer on Stock Factor Augmentation
von: Gao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Baguan-TS: A Sequence-Native In-Context Learning Model for Time Series Forecasting with Covariates
von: Yang, Linxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PENGUIN: Enhancing Transformer with Periodic-Nested Group Attention for Long-term Time Series Forecasting
von: Sun, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models
von: Jin, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Nested Spatio-Temporal Time Series Forecasting
von: Ai, Yinghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging Past and Future: Distribution-Aware Alignment for Time Series Forecasting
von: Hu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Models for Time Series Forecasting: A Survey
von: Su, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

There are no Champions in Supervised Long-Term Time Series Forecasting
von: Brigato, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentangling Long-Short Term State Under Unknown Interventions for Online Time Series Forecasting
von: Cai, Ruichu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SVTime: Small Time Series Forecasting Models Informed by "Physics" of Large Vision Model Forecasters
von: Shen, ChengAo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RePO: Understanding Preference Learning Through ReLU-Based Optimization
von: Wu, Junkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Does Scaling Law Apply in Time Series Forecasting?
von: Li, Zeyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CVTN: Cross Variable and Temporal Integration for Time Series Forecasting
von: Zhou, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Model Ranking: Predictability-Aligned Evaluation for Time Series Forecasting
von: Feng, Wanjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Multimodal Large Reasoning Models Needs Better Thoughts: A Three-Stage Framework for Long Chain-of-Thought Synthesis and Selection
von: Wang, Yizhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LongCoT: Benchmarking Long-Horizon Chain-of-Thought Reasoning
von: Motwani, Sumeet Ramesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On-Policy RL Meets Off-Policy Experts: Harmonizing Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning via Dynamic Weighting
von: Zhang, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)