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谷歌开源时间序列预测模型TimesFM 2.0版本 可用于预测零售业销量、股票走势

谷歌研究团队近日推出了 TimesFM(时序基础模型)2.0,这是一个专为时间序列预测而设计的预训练模型。该模型旨在提升时间序列预测的准确性,并通过开源和科学共享的方式,推动人工智能的发展。TimesFM2.0模型具备强大的功能,能够处理高达2048个时间点的单变量时间序列预测,且支持任意预测时间跨度。值得注意的是,尽管模型的训练最大上下文长度为2048,但在实际应用中,可以处理更长的上下文。模型专注于点预测,同时实验性地提供了10个分位头,但这些在预训练后尚未经过校准。

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谷歌开源时间序列预测模型TimesFM 2.0版本 可用于预测零售业销量、股票走势
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