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TailDART：268 万参数金融时序预测基础模型
研究提出 TailDART，一个仅 268 万参数的稠密基础模型，专为金融时间序列预测设计。它通过分组查询注意力降低 KV 缓存带宽开销，推理最高加速 48.1%。多资产基准显示其预测精度可媲美更大基线模型，且在高波动行情下误差韧性更强。
arXiv cs.AI10 小时前
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研究提出 TailDART，一个仅 268 万参数的稠密基础模型，专为金融时间序列预测设计。它通过分组查询注意力降低 KV 缓存带宽开销，推理最高加速 48.1%。多资产基准显示其预测精度可媲美更大基线模型，且在高波动行情下误差韧性更强。