TW3Cast: 얼음처럼 고정된 라우터의 약간 조정된 기반 모델을 사용한 GIFT-Eval에 대한 시계열 예측을 위한 훈련 분할에 따라 전적으로 선택된 것

TW3Cast는 현재 2026년 9월 14일 기준 GIFT-Eval 벤치마크에서 평균 MASE rank 3위에 오른 시계열 예측 시스템입니다. TW3Cast는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 멀티 스텝 시스템이 포함된 리더보드 상위 두 개의 항목을 제외하고는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하지 않습니다. TW3Cast는 훈련 분할에서 한 번만 계산된 표를 사용하여 선택을 수행하고, 그 표는 훈련 분할에서 동결되며, 전문가들은 공개 기초 모델을 훈련 분할에 대한 가볍게 조정된 모델입니다. 각 97개의 데이터셋, 주기 및 시점 구성에서 표는 네 가지 모드 중 하나를 제공합니다: - 전문가: Chronos-2, TiRex 또는 Toto의 로라(LoRA) 또는 전체 조정으로 특화된 모델입니다. 이 모델의 훈련 데이터는 명시적인 규칙을 사용하여 정리되고 강화되었습니다. - 분위수 블렌드: 전문가와 함께 분위수 블렌드가 포함된 모델입니다. - 기초 모델 블렌드: 기초 모델의 블렌드가 포함된 모델입니다. - 선택 토너먼트: 훈련 분할에서 자른 백테스트에서 진행된 선택 토너먼트입니다. 표의 모든 결정은 백테스트에서 수행되었습니다. 전문가는 백테스트에서 토너먼트를 이기면 즉시 승인되며, 후보자가 실패하면 아무런 영향도 미치지 않습니다. 선택의 방향을 보호하기 위해 세 가지 안전 장치가 있습니다: - 후보자가 훈련 시리즈를 보지 않은 경우 대칭적 마진, 후보자가 훈련 시리즈를 보지 않은 경우 양측의 정확도와 캘리브레이션 기준, 후보자가 훈련 시리즈를 보지 않은 경우 window당 보수적인 게이트 등이 있습니다. 선택 규칙 자체는 시간적 메타 백테스트 내에서 선택되었습니다. 가장 좋은 기초 모델이 단독으로 평균 MASE rank 33.8을 달성했고, 토너먼트가 모든 구성에서 38.0, 전체 라우터가 19.4을 달성했습니다. 라우팅 테이블, 전문가 인덱스, 고정된 기초 모델 버전, 제출된 점수 파일 및 공개 점수에 대한 일자별 스냅샷이 공개되었습니다. 이 문서의 모든 리더보드 숫자는 단일 스크립트를 통해 재생성되었습니다.