● DAG 革新时间序列预测，代码、数据、排行榜全开源 | ICML'26

📌 一句话摘要 华东师范大学团队提出 DAG 框架，利用时间和通道双重相关网络，有效整合历史与未来外生变量信息，显著提升时间序列预测准确性。 📝 详细摘要 本文介绍了华东师范大学决策智能实验室提出的 DAG 框架，用于解决含外生变量的时间序列预测问题。现有方法未能充分利用未来外生变量，且忽略了内

● 谷歌开源 TimesFM 时间序列预测模型介绍

📌 一句话摘要 谷歌 Research 团队开源了 TimesFM 模型，这是一个在 100B+ 时间序列数据上预训练、无需微调即可进行预测的模型，已集成到多个谷歌产品中。 📝 详细摘要 这条推文介绍了谷歌 Research 团队开源的时间序列预测模型 TimesFM。该模型在超过 1000 亿

● [论文] 基于字符串学的序列预测 I — LessWrong

📌 一句话摘要 本文介绍了一个组合学习领域的新研究项目，利用字符串学来弥合理论智能体基础与实用、高效序列预测算法之间的鸿沟。 📝 详细摘要 作者展示了专注于“组合学习理论”系列论文的第一篇，该倡议旨在将抽象的 AI 对齐研究与计算上可行的算法联系起来。通过应用字符串学和词组合学中的概念——特别是