TIMERSI：冻结预测模型的自改进Agent系统

Haoxin Liu等作者发布论文提出 TIMERSI，一个围绕冻结预测模型的自改进智能体部署系统：由 coding agent 将任务描述转化为可执行的 pipeline 修改，并在历史预测窗口上测试、依据误差迭代修订，而不改动预测模型本身。 作者称，在 TIME 和 FEVbench 的 198 个任务上，TIMERSI 在六项点预测与概率预测指标上超过所有提交结果；实验还验证了其在不同 coding agent 与预测模型上的泛化能力。这些结果目前来自该论文自身的评测。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。