arXiv · cs.AI· Tong Guan·· 6 天前AI 评分25
重新思考时间序列预测中的智能体模型编排：FairAMO 受控评估
Rethinking Agentic Model Orchestration for Time Series Forecasting
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Tong Guan
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29504v1
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AI 导读
研究者提出 FairAMO，一种冻结候选预测结果的控制评估协议，用于区分时间序列预测中智能体模型编排（AMO）的真实贡献。在 GIFT-Eval 上的实验显示，AMO 确实提升精度，但增益受候选 TSFM 限制：最佳编排者相对最佳单一 TSFM 的 MASE 仅降低不到 6%，增益主要来自候选模型互补性而非数量，增加成员收益递减，冗余成员甚至可抹去增益，历史证据的价值也很快饱和。该工作已被 NeurIPS 2026 FMTS Workshop 接收。
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