时间序列预测
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Time

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Time-MoE是一种基于混合专家架构的时间序列预测模型，通过稀疏激活机制提高计算效率并降低成本。该模型支持任意长度的输入和输出，能够在多个领域实现高精度的时序预测。经过大规模数据集Time-300B的预训练，Time-MoE展现出卓越的泛化能力和多任务适应性，广泛应用于能源管理、金融预测、电商销量分析、气象预报以及交通规划等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
TimesFM 2.0

TimesFM 2.0

TimesFM 2.0是谷歌推出的开源时间序列预测模型，采用仅解码器架构，支持处理长达2048个时间点的单变量序列，具备灵活的预测频率选择与分位头预测功能。模型通过大规模自监督预训练，覆盖多个领域，具有优秀的泛化能力。适用于零售、金融、交通、环境监测等多个场景，为数据分析与决策提供支持。
AI项目与工具 2025年06月12日
Titans

Titans

Titans是谷歌推出的新型神经网络架构，突破了传统Transformer在处理长序列数据时的限制。其核心是神经长期记忆模块，可模拟人脑记忆机制，提升对关键信息的存储与提取能力。Titans支持多种任务，包括语言建模、常识推理和时间序列预测，尤其在处理超长上下文时表现优异。该架构具备并行计算能力，提高了训练效率，适用于文本生成、生物信息学、视频音乐处理等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
Granite 3.2

Granite 3.2

Granite 3.2是IBM推出的开源多模态AI模型系列，具备强大的推理、视觉理解和预测能力。其核心功能包括链式推理、多模态融合、稀疏嵌入和时间序列预测，适用于复杂任务自动化、文档理解、安全监控等领域。Granite 3.2通过优化资源利用和安全性设计，提升了模型性能与实用性。
AI项目与工具 2025年06月12日