arXiv · AI· Hongyin Zhang, Mingyi Xiang, Rongzhao Chen, Yankai Wang, Jialin Qiao, Xiangdong Huang, Xiaoou Ding, Chen Wang, Zhongyi Pei, Jianmin Wang·· 12 小时前AI 评分20
CaFE 框架通过结构多样性增强时序基础模型评估
Beyond Static Leaderboards: Capability-Focused Evaluation with Structural Diversity for Time Series Foundation Models
AI 导读
CaFE 提出可刷新评估扩展，为静态基准增加结构多样性。基于 GIFT-Eval 和 FEV-Mini20 实验，该框架通过定义 8 种结构特征并重新采样数据，生成多维度能力画像。 在真实数据过滤下，CaFE 选出的模型优于聚合榜单选择。这使得模型选择能够针对特定的结构响应需求，克服了单一分数掩盖性能短板的局限。
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