Jurnalele de senzori robotici, telemetria mașinilor autonome, semnele vitale ale spitalului – serii temporale totale, toate depășind cu mult datele text și video pentru care industria AI a petrecut ani de zile optimizând-o. Și motivul pentru care modelele transformatoare (Claude, ChatGPT etc.) nu pot prezice bine acest lucru: ele transformă numerele continue în tokenuri discrete, iar tokenizarea probabil distruge precizia de care problema are nevoie. Google, Amazon, Datadog au construit toate modele proprietare pentru a compensa, dar aceste modele au văzut doar cifre istorice, niciodată raportul de câștiguri sau schimbarea de politică care le-a cauzat. Migas 1.5 de la @synthefyinc este primul model de fundație cu greutăți deschise care combină text și serii temporale pentru a induce astfel de informații exogene în prognoza seriilor temporale nativ. Cifre timpurii: 75%+ rată de câștig în 86 de seturi de date reale. MAE cu 14,2% mai puțin. Greutăți pe @huggingface. Sau descarcă și folosește noua lor abilitate direct în Claude.