清华大学团队开发时序分析大模型Timer，提升预测和通用性能

清华大学研究团队推出Timer模型，这是一种专为时间序列设计的大模型，旨在解决现有模型在泛化性、通用性和可扩展性的局限。Timer基于Transformer，通过大规模预训练提升了在少样本场景下的性能，能适应不同长度和任务，如预测、填补和异常检测。实验表明，Timer在多个方面超越了当前时序分析模型，为时间序列领域的研究开辟了新方向。
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