TiRex
TiRex is a pretrained zero-shot time-series forecasting model introduced in 2025 by the NX-AI xLSTM team (Auer et al.). Built on the Extended Long Short-Term Memory (xLSTM) architecture, TiRex is trained at scale on diverse time-series corpora and can forecast unseen datasets without any fine-tuning. Its core idea is to exploit enhanced in-context learning: the model reads the entire available history as a context and produces forecasts for both short and long horizons directly from that context.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.