# Andrew Gordon Wilson [[New York University]](NYU)のCourant Institute および Center for Data Science 所属。ガウス過程・ベイズ確率的学習・LLM の圧縮・帰納バイアスに関する研究グループのリーダー。[[LLMTime]] 論文([[@2023__NeurIPS__Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters]])の上席著者であり、[[Nate Gruver]]・[[Marc Finzi]]・[[Shikai Qiu]] を含む研究チームを統括する。 Chronos([[@2024__arXiv__Chronos Learning the Language of Time Series]]、TMLR 2024)には外部貢献者(†印)として参加し、[[AWS AI Labs]] チームと協力した。自身の LLMTime 研究とは対照的に、Chronos は LLM の言語知識転移が時系列予測では優位性をもたらさないことを示している。 ## 関連 - ソース: [[@2023__NeurIPS__Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters]] / [[@2024__arXiv__Chronos Learning the Language of Time Series]] - 概念: [[LLM時系列アプローチ]] / [[時系列基盤モデル]] - エンティティ: [[Nate Gruver]] / [[Marc Finzi]] / [[Shikai Qiu]] / [[New York University]] / [[AWS AI Labs]] ## 出典 - [[@2023__NeurIPS__Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters]](上席著者) - [[@2024__arXiv__Chronos Learning the Language of Time Series]](外部貢献者)