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本文比较了基础模型与市场特定基准在电价预测方面的表现，发现只有TabPFN在统计上始终优于基准，但经济价值因策略和风险承受能力而异，表明基础模型无法普遍替代定制模型。
本文介绍了NOMADD，一种事后方法，通过在标记周期上拟合基础模型并外推压缩后的参数变化，来减少表格模型中的概念漂移。它以极低的训练和推理成本，实现了与Drift-Resilient TabPFN相当的性能。