简介
随着时间序列数据在工业系统、能源网络、城市运行、金融市场等动态场景中的广泛应用，如何构建通用的时序基础模型，实现对动态系统的感知、预测与决策，成为研究热点。围绕“动态世界建模”这一目标，时序基础模型需要在自动化与通用性的规模化基础之上，进一步突破鲁棒性、可解释性与高效性等部署瓶颈，同时探索时序生成与推理能力，构成从感知到决策的完整闭环。 本教程旨在以“动态世界建模”为目标，以 AGREE 原则（自动化Automation、通用性Generalization、鲁棒性Robustness、可解释性Explainability、高效性Efficiency）为框架，系统介绍时序基础模型的前沿进展，内容涵盖四个主要部分：（1）时序基础模型与动态世界建模概述，介绍时序基础模型的定义与技术演进，梳理自动化与通用性的技术路径与最新进展；（2）围绕鲁棒性、可解释性与高效性，介绍时序多模态基础模型、领域知识驱动的可解释时序建模，以及面向边端部署的模型压缩技术；（3）生成模式驱动的跨域时序建模，介绍生成式建模如何统一异质时序数据表征并提升基础模型的跨域泛化能力；（4）面向动态世界的时序推理，介绍将时序与大语言模型对齐的理解与推理方法，以及面向复杂系统诊断的结构化深度思考范式，探讨从感知、认知到决策、行动的时序推理闭环。
简介为官网原文，部分内容可能未写完。
人员
嘉宾
- 杨彬 · 华东师范大学
- 赵锴 · 华东师范大学
- 周号益 · 北京航空航天大学
- 裴丹 · 清华大学
报告安排
时序基础模型与动态世界建模概述
杨彬 · 华东师范大学
简介
时间序列是描述世界动态演变的“语言”，从工业设备运行状态到能源市场价格波动，无不蕴含着动态系统的演化规律。本报告从”动态世界建模”的视角出发，介绍时间序列基础模型的定义与技术演进，结合团队的研究实践，阐明时序数据面临的独特挑战，提出 AGREE 原则，为后续各模块奠定基础。
AGREE原则之鲁棒性、可解释性、高效性
赵锴 · 华东师范大学
简介
介绍AGREE原则之鲁棒性、可解释性、高效性：面向多模态与非规则数据等场景的鲁棒性时序建模；融合物理规律与大语言模型等知识的可解释性时序模型；面向边端等资源受限场景的模型轻量化与部署。并分别结合大气环境、污水处理、边端设备等具体案例，阐释AGREE原则框架构建时序基础模型的优势。
生成模式驱动的跨域时序建模方法
周号益 · 北京航空航天大学
简介
现有通用时序模型在工业、能源、金融等异质场景间的跨域泛化仍存在显著瓶颈。本报告聚焦生成模式驱动的通用时序建模，阐述生成式建模如何统一多频率、多变量、多长度时序数据的表征；进而介绍跨域时序生成预训练范式，并结合工业设备、电网负荷、城市车流等多场景实验，论证生成式模型如何提升时序基础模型的跨域能力。
面向动态世界的时序推理
裴丹 · 清华大学
简介
时序数据记录动态世界状态随时间的变化，因此时序推理是面向动态世界的人工智能“感知-认知-决策-规划-行动”闭环中的一个关键环节。 本报告将系统介绍动态世界时序推理的挑战、建模方法和近期进展。