# Chronos-2 ## 定義 Chronos-2(Ansari+, 2025、arXiv:2510.15821)は、univariate から universal forecasting へ拡張した [[時系列基盤モデル]]。group attention を採用し、柔軟なグループ内で関連系列の情報を共有することで in-context learning と多変量予測を可能にする。([[2026__arXiv__Falcon-X - A Time Series Foundation Model for Heterogeneous Multivariate Modeling]] からの言及) ## 役割・位置づけ - [[Falcon-X]] が批判する「raw variate 空間で直接相互作用する」cross-variate TSFM の代表例。Falcon-X 論文の Table 1 では Heterogeneous Unification 方式が "Group Mixing"、Signed Dependence・Cross Learning は非対応と分類される。 - Falcon-X の推論設定分析では、Chronos-2 は group attention の有無で GIFT-Eval 性能がほぼ変わらず、raw-space variate mixing が有効な関係情報をほとんど与えない(semantic collapse、cross-variate 相互作用が univariate 的に退化)と指摘される。 - 一方で [[fev-bench]] では Chronos-2 が 0.645 MASE / 0.485 CRPS で Falcon-X(0.652 / 0.490)を僅差で上回り首位。ただし Chronos-2 は covariate を利用、Falcon-X は endogenous target のみ。 - Falcon-X は forecasting head の確率的予測パラダイムを Chronos-2 と Timer-S1 に倣う。 ## 関連 - エンティティ: [[Falcon-X]](提案手法、比較相手)/ [[Toto]](同じく多変量 TSFM) - 概念: [[時系列基盤モデル]] / [[多変量時系列予測]] - ソース: [[2026__arXiv__Falcon-X - A Time Series Foundation Model for Heterogeneous Multivariate Modeling]] ## 出典 - [[2026__arXiv__Falcon-X - A Time Series Foundation Model for Heterogeneous Multivariate Modeling]]