研究提出FairAMO协议：AMO编排对时序预测收益有限

Guan等研究者在论文（arXiv:2610.29504）中提出FairAMO受控评测协议，用冻结的候选预测解耦智能体模型编排（AMO）在时序基础模型（TSFM）选择中的真实贡献。该论文已被NeurIPS 2026基础模型与时序系统研讨会（FMTS）接收。 在GIFT-Eval基准上的实验显示：最佳编排相对最佳单一TSFM，所有任务MASE降低不足6%；收益取决于候选模型在不同任务上的互补性，而非候选数量；冗余成员会抵消收益，历史证据的价值也会迅速饱和。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。