Краткое содержание

arXiv:2511.05619v1 Тип объявления: новый Аннотация: Модели временных рядов общего назначения (TSFM) продемонстрировали сильные результаты на публичных эталонных тестах, вызвав сравнения с "моментом BERT" для временных рядов. Однако эффективность их применения в промышленных условиях остается неопределенной. Мы исследуем причины, почему модели TSFM часто испытывают трудности с обобщением, выделяя спектральный сдвиг (несоответствие между доминирующими частотными компонентами в прикладных задачах и представленными во время предварительного обучения) как ключевой фактор. В качестве доказательства мы приводим данные промышленного масштаба по задаче прогнозирования вовлеченности игроков в мобильных играх, где модели TSFM уступают адаптированным базовым подходам. Для выделения механизма мы разрабатываем контролируемые синтетические эксперименты, сравнивающие сигналы с наблюдаемыми и ненаблюдаемыми диапазонами частот, обнаруживая систематическое ухудшение результатов при наличии спектрального несоответствия. Эти выводы подчеркивают важность учета частоты для надежного развертывания моделей TSFM и стимулируют разработку новых протоколов предобучения и оценки, учитывающих явную спектральную вариативность.