中国・安徽省合肥に所在する大学(USTC)。ATSF ポジションペーパーの著者全員が所属する State Key Laboratory of Cognitive Intelligence を擁し、時系列予測とエージェントを横断する研究グループ([[Mingyue Cheng]]・[[Xiaoyu Tao]]・[[Qi Liu]]・[[Enhong Chen]] ほか)の拠点である。ATSF の代表実装 [[Cast-R1]]・CastMind・MemCast もこの研究室由来である。 同グループはエージェント型 RL 訓練フレームワーク [[Agent-R1]](arXiv:2511.14460, [[Mingyue Cheng]] 筆頭)も開発している。ステップレベル MDP 抽象化と柔軟なコンテキスト管理を核に、PPO・GRPO・Reinforce++・RLOO を同一基盤上で比較する。(Source: [[@2025__arXiv__Agent-R1 - Training Agents with End-to-End RL]]) 大規模 LLM 訓練の障害復旧では [[iFLYTEK AI Engineering Institute]]・[[Huawei Technologies]] と共同で [[FlashRecovery]] を開発し、[[Yanyong Zhang]]・[[Haijun Zhang]]・[[Ting Wu]] が共著者として参加した([[@2025__arXiv__FlashRecovery - Fast and Low-Cost Recovery from Failures for Large-Scale Training of LLMs]])。 時系列推論パラダイムでは「訓練不要スロー思考 LLM(TimeReasoner、WSDM 2026)」→「Investigator-Generator-Reflector の Workflow 型(AlphaCast、2025-11)」→「AgenticRL(Cast-R1、2026)」の三世代を独自に積み上げ、ATSF の 3 パラダイム(推論時スケーリング / Workflow / AgenticRL)を同一グループ内で揃えた稀少な拠点となっている(Source: [[@2025__KDD__Can Slow-thinking LLMs Reason Over Time - Empirical Studies in Time Series Forecasting]]、[[@2025__arXiv__AlphaCast - A Human Wisdom-LLM Intelligence Co-Reasoning Framework for Interactive Time Series Forecasting]]、[[@2026__arXiv__Cast-R1 - Learning Tool-Augmented Sequential Decision Policies for Time Series Forecasting]])。 クラウドネットワーク・分散システム分野では、School of Computer Science and Technology / Suzhou Institute for Advanced Research(蘇州)に所属する別の研究グループが、クラウドオーバーサブスクリプション最適化フレームワーク[[Hestia]]を[[Tencent]] Cloudと共同開発した([[@2026__SIGCOMM__Rethinking Cloud Optimization - Volatility-Driven for Better Outcomes]], SIGCOMM 2026)。[[Gongming Zhao]]・[[Hongli Xu]]が共同責任著者(co-corresponding author)、[[Baoqing Wang]]が筆頭著者を務め、[[Shibo Wu]]・[[Zhuolong Yu]]・[[Jiawei Liu]]・[[Junhong Lu]]が共著者として参加した。時系列予測エージェント系の研究グループ(State Key Laboratory of Cognitive Intelligence)とは異なるグループである点に注意。(Source: [[@2026__SIGCOMM__Rethinking Cloud Optimization - Volatility-Driven for Better Outcomes]]) ハードウェア信頼性分野では、Computer Science 学院に所属する別グループが、メモリ障害予測フレームワーク [[@2025__KDD__M2-MFP - A Multi-Scale and Multi-Level Memory Failure Prediction Framework for Reliable Cloud Infrastructure]](KDD 2025)を [[Huawei Cloud]] と共同開発した。[[Hongyi Xie]](Huawei でのインターン期間中に研究を実施)・[[Hong Xie]]・[[Defu Lian]] が USTC 所属の著者として参加し、[[Qiao Yu]](TU Berlin)とともに DIMM の Correctable Error ログから障害を予測する Binary Spatial Feature Extractor と二経路時間モデリングを提案した。(Source: [[@2025__KDD__M2-MFP - A Multi-Scale and Multi-Level Memory Failure Prediction Framework for Reliable Cloud Infrastructure]]) ## 関連 - 所属研究者: [[Mingyue Cheng]]、[[Xiaoyu Tao]]、[[Qi Liu]]、[[Enhong Chen]]、[[Yanyong Zhang]]、[[Haijun Zhang]]、[[Ting Wu]]、[[Jiahao Wang]]、[[Daoyu Wang]]、[[Xiaohan Zhang]]、[[Tian Gao]]、[[Baoqing Wang]]、[[Gongming Zhao]]、[[Hongli Xu]]、[[Shibo Wu]]、[[Zhuolong Yu]]、[[Jiawei Liu]]、[[Junhong Lu]]、[[Hongyi Xie]]、[[Hong Xie]]、[[Defu Lian]] - ソース: [[@2026__SIGCOMM__Rethinking Cloud Optimization - Volatility-Driven for Better Outcomes]]、[[@2026__arXiv__Position Beyond Model-Centric Prediction - Agentic Time Series Forecasting]]、[[@2025__arXiv__FlashRecovery - Fast and Low-Cost Recovery from Failures for Large-Scale Training of LLMs]]、[[@2025__arXiv__Agent-R1 - Training Agents with End-to-End RL]]、[[@2025__KDD__Can Slow-thinking LLMs Reason Over Time - Empirical Studies in Time Series Forecasting]]、[[@2025__arXiv__AlphaCast - A Human Wisdom-LLM Intelligence Co-Reasoning Framework for Interactive Time Series Forecasting]]、[[@2026__arXiv__Cast-R1 - Learning Tool-Augmented Sequential Decision Policies for Time Series Forecasting]]、[[@2025__KDD__M2-MFP - A Multi-Scale and Multi-Level Memory Failure Prediction Framework for Reliable Cloud Infrastructure]] - 概念: [[メモリ障害予測]]