12:39berryxia@berryxia精选Google Research在2024年ICML发布了时间序列基础模型TimesFM,2025年9月推出2.5版本。参数从500M降至200M,上下文从2048扩展到16K,新增30M分位数预测头可输出10%-90%置信区间。该模型在跨领域数据上预训练后,能零样本预测任意新序列。2026年4月增加通过HuggingFace Transformers和PEFT的LoRA微调能力。TimesFM已集成BigQuery ML、Google Sheets和Vertex AI,开源版本可用两行Python代码调用。AI模型TimesFMGoogle Research时间序列预测预训练模型零样本推荐理由:Google搞了个时间序列神器TimesFM,零样本预测,参数200M一张GPU就能跑,还能在Google Sheets里用,pip install两行代码搞定,做预测的别错过。原文
15:06NVIDIA AI@NVIDIAAI精选NVIDIA AI 发布了一个基于数十亿跨模态样本训练的多模态预训练模型,旨在为开发者提供强大的基础模型,用于构建物理AI系统。该模型能显著减少所需的数据量和训练成本,使开发者能够更高效地开发机器人、自动驾驶等物理AI应用。NVIDIA 在技术博客中详细介绍了该模型的架构和性能优势。AI模型NVIDIA多模态模型预训练模型物理AI机器人8 个信源在谈推荐理由:做物理AI(如机器人、自动驾驶)的开发者终于有了一个强大的预训练基础,能大幅降低数据收集和训练成本,建议直接查看技术博客了解细节。原文