如有侵权或其他问题，欢迎留言联系更正或删除。出处：NIPS 2024代码：GitHub - yuppielqx/Time-FFM一 提出动机1. 贡献：(1)首次尝试：利用 LMs 的序列推理潜力，构建用于时间序列预测的联邦 FM ，避免数据泄露，守护数据隐私安全；(2) 提出 TIME - FFM，将时间序列数据与自然语言的模态对齐；自适应地确定提示以指导 LM 进行时间序列推理；(3) 引入了个性化的 FL 策略，在共享统一的时序知识、确保定制的预测结果之间取得平衡。（PS. LM - 语言模型）2. 动机：3.现存问题 及 解决方法：(1)Heterogeneous inputs:Cross-domain time series data input into the FM are heterogeneous in terms of dimensions and historical readings, posing evident difficulty to 来自尧图内容编辑团队
内容团队 本文由尧图网络内容编辑团队执笔。团队由资深项目经理、前端工程师与设计师组成，所有内容均来自亲手交付的真实项目，先讲清问题、再给出可落地的解法。尧图深耕北京网站建设十年，服务过京华建材集团、智造科技等各行业客户，把一线经验沉淀为可复用的行业观察。
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