一个适用于工厂的世界模型：从原始传感器流预测任何机器、机器人或流程的事件

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摘要

Forgis Labs 提出了一系列针对工业场景中时间序列传感器数据的基础模型，已有五篇论文被 ICML 2026 研讨会接收，能够从原始传感器流实现事件预测和自然语言解释。

**仓库：** [**https://github.com/Forgis-Labs**](https://github.com/Forgis-Labs) **—— 5 篇论文被 ICML 2026 研讨会收录** 基础模型已经在文本、图像、音频和视频上取得了突破。但它们仍然无法推理时间序列——这种实际上驱动物理世界的模态：生命体征、电网、市场、遥测、机器信号。 我们一直在构建一个解决方案：适用于物理世界的世界模型。它不是为每个问题训练狭窄的模型，而是学习复杂系统随时间演变的底层动态，从而可以像推理已见过的信号一样推理从未见过的信号。 我们的试验场是工厂，但这一思路可推广至任何传感器流。它是一个统一的流水线，以四个构建模块的形式发表在 5 个 ICML 2026 研讨会上： - FactoryNet：数据。一个用于预训练全栈的大规模工业传感器数据集。(FMSD + AI4Physics) - HEPA：架构。一个用于时间序列事件预测的基础模型，运行在边缘端。(FMSD, Spotlight) - RASA：图。展示了 Transformer 可以将系统作为图进行推理，其中拓扑结构（而非学习到的关系权重）驱动多跳推理。(GFM) - TEMPO：语言。读取原始传感器流，并用自然语言解释系统正在做什么。(FMSD) 欢迎查看，如有技术问题请随时告知！
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