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Lotus: Learning to Understand Time-series by Learning to Forecast

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arXiv:2610.18877v1 Announce Type: new Abstract: Time-series language models typically align numerical signals with language using labels, captions, or question-answer pairs. Although such supervision encourages linguistic representations, it does not explicitly require them to preserve information about how the underlying time-series signal evolves. We introduce forecast grounding, a pretraining principle that requir

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Repères de cette fiche

Sujet: Lotus: Learning to Understand Time-series by Learning to Forecast
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-15
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-15

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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