TSFLab：面向时间序列预测研究的自改进型通用 Agent 实验工作台
英文标题：TSFLab: A Self-Improving Agent-Agnostic Workbench for Time Series Forecasting Research
随着时间序列预测（TSF）相关学术出版物和产品的激增，科研人员在复现与分析现有工作上面临着沉重的负担。据统计，arXiv 上的 TSF 论文中仅有约 20% 附带了开源代码链接，严重阻碍了学术基准的对齐与迭代。为此，TSFLab 提出了一个具备自我改进机制且与具体 Agent 无关的通用研究工作台，旨在自动化辅助时间序列预测的前沿研究与代码复现。
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arXiv:2610.40901v1 [公告类型: new]
摘要
随着时间序列预测（Time Series Forecasting, TSF）相关论文与产品的激增，研究人员在分析现有工作时面临着日益繁重的负担。首先，并非所有论文都会公开发布代码。例如，在 arXiv 的 TSF 相关论文中，仅有约 20% 在文内提供了代码链接……
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