NeuNeu 将扩展定律预测转化为时间序列外推

NeuNeu 模型在 66 个下游任务中预测精度的平均绝对误差为 1.99%，较逻辑扩展定律降低 44%。 该模型基于 HuggingFace 开源检查点训练，能将准确率轨迹与 token 级验证损失结合进行预测。NeuNeu 可零样本泛化至未见过的模型家族、架构及参数规模。