ViTime是一种用于时间序列预测的基础模型，它利用的是视觉智能而非传统的数值数据拟合。与传统的时间序列预测模型不同，ViTime通过视觉智能来捕捉数据的模式和趋势，从而提供更准确的预测。这种新颖的方法为时间序列...

Meta推出了利用全新的多令牌预测方法的预训练模型，该方法可以同时预测多个未来的词汇，承诺提升性能并大幅度缩短训练时间。这种新颖的多令牌预测方法改变了我们对于未来词汇的预测方式，将其从单一的词汇预测转变为...

近日，Meta发布了其多标记预测模型。据悉，该模型在Hugging Face Hub上的表现非常强劲。这款模型采用高级算法进行数据预测，能够同时处理多个标记，提高了预测的准确性和效率。对于个人和企业用户来说，这款多标记预...

近期，一种名为TimeSieve的新模型在时间序列预测领域引起了广泛关注。时间序列预测是一种常见的数据分析方式，它通过分析历史数据，预测未来的趋势。然而，这种方法面临着许多挑战，如数据不稳定、趋势不明显等问题...

微软近日宣布，他们已成功训练出一款名为Aurora的大气预测基础模型。该模型在全球天气预测测试中，分别在5天和10天的预测准确性上，创下了新的记录。Aurora模型通过先进的机器学习算法和大量的气象数据进行训练，能...

时序证据融合网络（TEFN）是GitHub最近发布的一种全新深度学习模型，旨在提升长期时间序列预测的准确性和稳定性。这一模型结合了信息融合和证据理论，通过专门的模块来提高预测的准确性和稳定性。其主要特点是能够综...

Google DeepMind与Isomorphic Labs联手开发了第三代AlphaFold，这是一款强大的蛋白质折叠预测模型。他们正在推出AlphaFold Server，这是一种免费的与模型交互的方式。AlphaFold 3比前两代的准确性提高了50%。它准确...

加权CPS（WCPS）是符合预测系统的一个扩展，专门用于适应数据环境的变化，特别是协变量的转变。协变量在统计学中是一种可以影响到研究结果的外部变量，而WCPS通过自适应调整，能更好地应对这种变化。这种扩展方法在...

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的金融机构开始将自然语言处理技术应用于金融市场分析中。在这方面，LLMs（大规模语言模型）无疑是最受关注的技术之一。LLMs是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它...

本文介绍了一种结合人工智能与预测模型的控制框架，旨在实现在密集交通中的平稳和安全变道。该框架通过与周围驾驶员的合作，强调了变道过程中的交互与协调。研究者们通过深入分析交通流动数据，建立了一个能够预测其...