日晷在时序预测板块的Trending排名第四

最近，清华大学大数据系统软件国家工程研究中心的⼀项时序大模型被ICML 2025接受为Oral文章。在HuggingFace发布一周后，日晷在时序预测板块的Trending排名第四，下载量达 6k。该工作的主要贡献如下：

• 针对时序预测的非确定性，提出基于流匹配的预测损失函数，能根据历史序列生成多条预测轨迹，并缓解时序大模型预训练时的模式坍塌。
• 构建了首个万亿时间点规模的高质量时序数据集，发布了支持零样本预测的预训练模型。
• 相较统计方法和深度模型，无需专门微调在多项预测榜单取得效果突破，具备毫秒级推理速度。

参考文献：
[1] 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.00816
[2] 代码链接：https://github.com/thuml/Sundial
[3] 开源模型：https://huggingface.co/thuml/sundial-base-128m

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