Chronos-2：面向多变量时间序列预测的基础模型
Chronos-2 是可直接做零样本预测的时间序列基础模型（TSFM，Time Series Foundation Model），能建模多条时间序列之间以及外部协变量的相互作用，无需针对具体任务单独处理。
#金融
arXiv · cs.AI模型评分4343 arXiv · cs.AI模型评分3939 ID2Pattern：为交易风险基础模型预训练可泛化的身份行为模式
ID2Pattern 预训练框架将卡号、设备、账户等高基数身份字段编码为跨交易序列的行为模式，而非依赖具体身份值。它先用 Local Anonymous ID（LAID）分词器捕捉身份在序列中的出现与复现方式，再在无标注序列上预训练多尺度模式码本，把 LAID 序列抽象为离散行为模式供下游预测。
arXiv · cs.AI模型评分3333 合成 HR/ERP 图谱中的薪资欺诈检测：规则、路径特征与图神经网络的归纳式对比
一项在合成人力资源与企业资源规划（HR/ERP）图谱上的研究，把薪资欺诈筛查建模为归纳式链接预测与实体排序，在 24 个留出组织上对比分析员规则、显式路径特征和图神经网络（GNN，Graph Neural Network）。
arXiv · cs.AI模型评分4444 FABench：面向预测智能体的可扩展回测基准发布
研究团队推出 FABench，一个面向预测智能体（Forecasting Agents）的可扩展回测环境，自动发现事件、生成问题并结算结果，首个版本包含九个领域的 287 道问题。
arXiv · cs.AI模型评分3636 DiRAFT：基于聚合话语先验的隐私感知金融对话记录合成
DiRAFT 从训练记录中提取金融概念图并记录概念首次出现的顺序，再依据聚合的转移、起始概念和计划长度先验采样新图，生成不依赖单条原始对话的合成金融对话记录。在 1,400 条投资者电话输出的人工评估中，随机采样比贪心和 top-3 更少命中非公开投资者事实，同时在转移保真度与结构重叠之间取得较好平衡。该研究只提供残余保密风险的实证证据，未给出形式化保证。
Microsoft Research模型评分4242 微软用合成企业数据评估 Microsoft Copilot 的 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 置信度
微软构建了行业评估数据生成平台（Industry Evaluation Data Generation Platform），用基于 O*NET、招聘信息和 SEC 文件等公开数据生成的全合成企业环境来评估 Microsoft Copilot，避免使用客户敏感数据。
OpenAI News模型评分3333 Credit Saison 的 ChatGPT Enterprise 试点实现 954% 投资回报率
Credit Saison 的 ChatGPT Enterprise 试点实现 954% 投资回报率，公司管理层与员工共同推动这一结果转化为全公司范围的采用。
Google DeepMind模型评分5555 Google DeepMind 与新加坡政府合作微调端侧诈骗检测模型
Google DeepMind 与新加坡政府科技局（GovTech Singapore）合作，基于轻量级 Gemma 模型微调出一个端侧诈骗检测模型，用于识别冒充公职人员、银行和本地人物的诈骗对话。