精选理由
时间序列预测终于有了可扩展的基础模型，做金融、能源、运维等预测任务的团队可以直接用开源权重，值得关注。
Toto 2.0 是一系列开源时间序列基础模型，参数规模从 4M 到 2.5B，展示了单一训练配方即可实现预测质量的可靠提升。该模型家族在 BOOM、GIFT-Eval 和 TIME 三个基准上刷新了最先进水平。研究团队详细描述了架构、训练数据、超参数迁移管道等设计决策。所有五个基础检查点均以 Apache 2.0 许可证开源。这项工作标志着时间序列预测领域正式进入规模扩展时代。
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Toto 2.0 是一系列开源时间序列基础模型，参数规模从 4M 到 2.5B，展示了单一训练配方即可实现预测质量的可靠提升。该模型家族在 BOOM、GIFT-Eval 和 TIME 三个基准上刷新了最先进水平。研究团队详细描述了架构、训练数据、超参数迁移管道等设计决策。所有五个基础检查点均以 Apache 2.0 许可证开源。这项工作标志着时间序列预测领域正式进入规模扩展时代。
We show that time series foundation models scale: a single training recipe produces reliable forecast-quality improvements from 4M to 2.5B parameters. We release Toto 2.0, a family of five open-weights forecasting models…