Arjun Ashok, Mihir Parmar, Palash Goyal, Bhavana Dalvi Mishra, Chun-Liang Li, Irina Rish, Alexandre Drouin, Jinsung Yoon · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.26582 · open-access PDF
最近のタイムシリーズ基礎モデル(TSFMs)はコバリアートをコンテキスト内で消費し、ゼロショット予測を外部要因によって引き起こされる問題に拡張します。これはシナリオ分析を可能にします:ターゲットが将来の価値にコバリアートを設定するイベントにどのように反応するかを予測します。それらがこれを信頼できるかどうかはオープンな質問です。我々はWhatIf-Benchを導入します。 WhatIf-Benchは、将来のイベントに対するターゲットの反応を予測するためにコバリアートを使用するベンチマークであるWhatIf-Benchを測定します。WhatIf-Benchは半合成です:タイムシリーズは、データセンター、電力網、道路交通、および水ネットワークの機械
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Recent time series foundation models (TSFMs) can consume covariates in-context, extending zero-shot forecasting to problems driven by external factors. This enables scenario analysis: forecasting how a target responds to events that set covariates to chosen future values. Whether they can do this reliably is an open question. We introduce WhatIf-Bench, a benchmark measuring how well forecasters use covariates to forecast a target's response to future events. WhatIf-Bench is semi-synthetic: time series come from mechanistic simulators of data centers, power grids, road traffic, and water networ
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