时间序列预测基准需场景化压力测试
原文标题：Time Series Forecasting Benchmarks Need Scenario-Grounded Stress Testing
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论文指出当前时间序列预测评测过于狭窄：标准基准只看留出误差，鲁棒性研究多把失败简化为高斯噪声或随机掩码，掩盖了真实部署中的失效模式。作者主张采用场景化压力测试，每个测试实例应包含历史输入、未来目标、语义场景、显式失效算子与可度量难度。随着 TSF 基础模型兴起，这一评测缺口更加紧迫。
- 问题
- 时间序列预测评测只看留出误差，鲁棒性研究把失败简化为噪声或掩码。
- 方法
- 主张场景化压力测试，每个实例含历史输入、未来目标、语义场景、失效算子与难度等级。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- TSF 基础模型时代，评测需回答模型在何种条件下失败，直接影响部署选型与监控设计。
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