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何を解決するか

このリポジトリは、華為 Noah's Ark Lab からの信頼性の高い AI 研究とツールのハブとして機能し、主に因果学習と時系列基礎モデルに焦点を当てています。

どう動くか

プロジェクトはいくつかの専門的なコンポーネントに構成されています：

• gCastle: 勾配ベースのアルゴリズムを使用して因果関係を発見する因果構造学習のためのツールチェイン。
• TabbyTSFM: 予測、分類、異常検出に特化した時系列基礎モデルで、完全な事前学習コードと評価ベンチマークを含みます。
• 研究とデータセット: 因果関係に関する研究実装（例：CausalVAE と GAE）および現実世界と合成データセットのコレクション。

対象ユーザー

因果発見、時系列分析、信頼性の高い AI システムの開発に取り組む研究者および開発者。

主な特徴

• 勾配ベースの因果学習: 因果構造学習と評価のための専用パイプラインを提供。
• 時系列基礎モデル: TabbyTSFM のオープンソース化された事前学習コードと重みを含みます。
• 包括的なベンチマーク: 予測（GIFT-Eval, TIME）、分類（UCR）、異常検出（TSB-AD）のためのハーネスを含みます。