Cisco 时间序列模型技术报告
机器学习
2025-11-26 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们介绍了 Cisco 时间序列模型，这是一个单变量零样本预测器。该时间序列基础模型是对时间序列模型进行通用架构创新的结果，使其能够接受多分辨率输入，同时应用于流行的解码器专用时间序列模型（TimesFM）。最终的多分辨率解码器专用模型将在超过3000亿个唯一数据点上进行训练，其中超过半数来自可观测性领域。定量和定性评估表明，所得模型在可观测性数据集上实现了卓越的性能，同时在标准通用预测基准（GIFT-Eval）上保持了非常相似的性能，并表明多分辨率结构使模型能够在长上下文输入上作出更准确的预测。
引用
@article{arxiv.2511.19841,
title = {Cisco Time Series Model Technical Report},
author = {Liang Gou and Archit Khare and Praneet Pabolu and Prachi Patel and Joseph Ross and Hercy Shen and Yuhan and Song and Jingze Sun and Kristal Curtis and Vedant Dharnidharka and Abhinav Mathur and Hao Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.19841},
year = {2025}
}