Polytechnique Montréal araştırmacısının 9 Ekim’de arXiv’de yayımladığı ön baskı, zaman serisi tahmininde her giriş için aynı hesaplama derinliğini kullanmanın gerekli olup olmadığını inceledi. Çalışma, önceden eğitilmiş Chronos-Bolt ve TimesFM 2.5 modellerinde çıkarım sırasında Transformer bloklarını devre dışı bırakan yapılandırılmış maskeleri değerlendirdi. Maskeler yalnız kalibrasyon pencerelerinde seçildi; karşılaştırma ETTh1, Traffic, Weather ve Exchange veri kümelerinden ayrılmış 1.088 pencerede yapıldı.

Yazar, orta düzey atlama altında Chronos-Bolt’ta 11 aday bloğun 7’sinin, TimesFM’de ise 20 bloğun 16’sının çalıştırıldığı düzenlerde veri kümeleri üzerindeki ortalama göreli tahmin kalitesinin çok az değiştiğini; tek örnekli A100 gecikmesinin sırasıyla yüzde 11,2 ve 13,4 azaldığını bildirdi. Daha agresif atlama Traffic ve Weather tahminlerine belirgin zarar verdi. En iyi blok maskesi pencereye göre değişti, ancak çalışma bunu her yeni girdi için güvenilir şekilde seçen, kullanıma hazır bir yöntem sunmadığını özellikle belirtiyor. Bulgular iki modele, dört veri kümesine ve test edilen donanım düzenine aittir; hakem değerlendirmesinden geçmemiş ön baskıdır.