Timer-S1: A Billion-Scale Time Series Foundation Model with Serial Scaling
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Yong, Su, Xingjian, Wang, Shiyu, Zhang, Haoran, Liu, Haixuan, Wang, Yuxuan, Ye, Zhou, Xiang, Yang, Wang, Jianmin, Long, Mingsheng |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
TimesBERT: A BERT-Style Foundation Model for Time Series Understanding
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
DiTS: Multimodal Diffusion Transformers Are Time Series Forecasters
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026)
Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
CoRA: Covariate-Aware Adaptation of Time Series Foundation Models
di: Qin, Guo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Guo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts
di: Shi, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Accuracy Law for Deep Time Series Forecasters: An Empirical Study
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sundial: A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2025)
iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Metadata Matters for Time Series: Informative Forecasting with Transformers
di: Dong, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
TimeSiam: A Pre-Training Framework for Siamese Time-Series Modeling
di: Dong, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph-Skeleton: ~1% Nodes are Sufficient to Represent Billion-Scale Graph
di: Cao, Linfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Linfeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Billion-Scale Graph Foundation Models
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transolver-3: Scaling Up Transformer Solvers to Industrial-Scale Geometries
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Hang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Diversified Scaling Inference in Time Series Foundation Models
di: Hua, Ruijin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hua, Ruijin, et al.
Pubblicazione: (2026)
TimeHF: Billion-Scale Time Series Models Guided by Human Feedback
di: Qi, Yongzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qi, Yongzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Neural Scaling Laws for Time Series Foundation Models
di: Yao, Qingren, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Qingren, et al.
Pubblicazione: (2024)
UniTraj: Learning a Universal Trajectory Foundation Model from Billion-Scale Worldwide Traces
di: Zhu, Yuanshao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Yuanshao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transolver++: An Accurate Neural Solver for PDEs on Million-Scale Geometries
di: Luo, Huakun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Huakun, et al.
Pubblicazione: (2025)
CrossEarth-SAR: A SAR-Centric and Billion-Scale Geospatial Foundation Model for Domain Generalizable Semantic Segmentation
di: Ye, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Billions-Scale Forecast Reconciliation
di: Wang, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Empowering Time Series Analysis with Large-Scale Multimodal Pretraining
di: Chen, Peng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Peng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dynamical Diffusion: Learning Temporal Dynamics with Diffusion Models
di: Guo, Xingzhuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Xingzhuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Attributed Community Search at Billion Scale
di: Wang, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Learned Image Compression Models up to 1 Billion
di: Li, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Domain Guidance: A Simple Transfer Approach for a Pre-trained Diffusion Model
di: Zhong, Jincheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhong, Jincheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adapt Data to Model: Adaptive Transformation Optimization for Domain-shared Time Series Foundation Models
di: Qiu, Yunzhong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiu, Yunzhong, et al.
Pubblicazione: (2026)
MathPile: A Billion-Token-Scale Pretraining Corpus for Math
di: Wang, Zengzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Zengzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Aura: Universal Multi-dimensional Exogenous Integration for Aviation Time Series
di: Lin, Jiafeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Jiafeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spectral-Aware Text-to-Time Series Generation with Billion-Scale Multimodal Meteorological Data
di: Zhang, Shijie
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Shijie
Pubblicazione: (2026)
Can Test-Time Scaling Improve World Foundation Model?
di: Cong, Wenyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cong, Wenyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regression Models Meet Foundation Models: A Hybrid-AI Approach to Practical Electricity Price Forecasting
di: Qiu, Yunzhong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiu, Yunzhong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cross-Scenario Unified Modeling of User Interests at Billion Scale
di: Xu, Manjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Manjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
TiMi: Empower Time Series Transformers with Multimodal Mixture of Experts
di: Lin, Jiafeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Jiafeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Serial Scaling Hypothesis
di: Liu, Yuxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yuxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Scale Finetuning for Encoder-based Time Series Foundation Models
di: Qiao, Zhongzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qiao, Zhongzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Time-FFM: Towards LM-Empowered Federated Foundation Model for Time Series Forecasting
di: Liu, Qingxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Qingxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
TimesBERT: A BERT-Style Foundation Model for Time Series Understanding
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2025) -
DiTS: Multimodal Diffusion Transformers Are Time Series Forecasters
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting
di: Liu, Yong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
CoRA: Covariate-Aware Adaptation of Time Series Foundation Models
di: Qin, Guo, et al.
Pubblicazione: (2025)