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突破时间序列组合推理难题!南加大发布一站式多步推理框架TS-Reasoner

TS-Reasoner是一个创新的多步推理框架,结合了大型语言模型的上下文学习和推理能力,通过程序化多步推理、模块化设计、自定义模块生成和多领域数据集评估,有效提高了复杂时间序列任务的推理能力和准确性。实验结果表明,TS-Reasoner在金融决策、能源负载预测和因果关系挖掘等多个任务上,相较于现有方法具有显著的性能优势。

来自主题: AI技术研报
4659 点击    2024-10-28 18:30
全球首次!时序大模型突破十亿参数,华人团队发布Time-MoE,预训练数据达3000亿个时间点

Time-MoE采用了创新的混合专家架构,能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集,为时序分析提供了丰富的训练资源,为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。

来自主题: AI技术研报
3400 点击    2024-10-23 13:40