Google Research 發佈 TimesFM，這是一個基於 Transformer 的 200M 參數基礎模型，用於時間序列預測。 TimesFM 經過近 100B 個資料點的訓練，具有零樣本預測效能
這個 預訓練時間序列基礎模型（Time Series Foundation Model），可用於時間序列預測。它是一種基於 Transformer 的模型，在大量時間序列數據上進行了預訓練。TimesFM 可以用於各種時間序列預測任務，包括：
TimesFM 是由 Google Research 開發的預訓練時間序列基礎模型（Time Series Foundation Model），可用於時間序列預測。它是一種基於 Transformer 的模型，在大量時間序列數據上進行了預訓練。TimesFM 可以用於各種時間序列預測任務，包括：
TimesFM 的優點包括：
TimesFM 的工作原理是學習時間序列數據的表示。然後，它可以使用此表示來預測新數據點的值。TimesFM 使用的一種特殊技術稱為自注意力（self-attention）。自注意力允許模型學習序列中不同點之間的長期依賴關係。
TimesFM 已被用於各種應用，包括：
TimesFM 是一種強大的工具，可用於各種時間序列預測任務。它有可能在許多行業產生重大影響。
以下是一些關於 TimesFM 的其他資源：
Keyframer 的優點包括：
Keyframer 的一些示例用例包括：
Keyframer 仍在開發中，但它有可能成為動畫師、設計師和任何想要創建動畫內容的人的強大工具。
以下是一些關於 Keyframer 的其他資源：
