Новый TimesFM 2.5 от Google обошёл все модели в рейтингах. ai.. ai. google.. ai. google. time series.. ai. google. time series. Блог компании BotHub.. ai. google. time series. Блог компании BotHub. Будущее здесь.. ai. google. time series. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ.. ai. google. time series. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект.. ai. google. time series. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение.. ai. google. time series. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение.. ai. google. time series. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное.. ai. google. time series. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное. нейросети.
Новый TimesFM 2.5 от Google обошёл все модели в рейтингах - 1

Google Research представила TimesFM 2.5 — обновлённую версию своей Time Series Foundation Model, которая предназначена для прогнозирования временных рядов. Если предыдущие релизы казались просто шагом вперёд, то теперь компания сделала настоящий скачок, выведя точность и масштабируемость на новый уровень.

Главное улучшение — значительно расширенный контекст. Теперь модель способна анализировать и учитывать гораздо более длинные временные зависимости. Это открывает дорогу к прогнозированию более сложных процессов (от динамики фондовых рынков и климата до цепочек поставок и медицинских данных).

По точности TimesFM 2.5 заметно превзошла версию 2.0. Но особенно громким стало достижение в GiFT-Eval. Модель впервые заняла лидирующую позицию сразу по всем метрикам среди zero-shot foundation-моделей. Иными словами, Google удалось создать инструмент, который без дополнительной подгонки показывает лучшие результаты в своей категории.

Исследователи подчёркивают, что благодаря фундаментальной архитектуре, модель можно применять в разных сферах. Для бизнеса это означает более точное планирование, снижение рисков и возможность строить сценарии, которые раньше были слишком сложны для вычислений.

Важно и то, что Google делает ставку не только на точность, но и на надёжность модели. Расширение контекста позволяет избегать ошибок, связанных с короткой памятью, а новый алгоритм оптимизации даёт стабильные результаты даже при работе с шумными и нестабильными данными.

Фактически, TimesFM 2.5 открывает путь к тому, чтобы прогнозирование на базе ИИ стало таким же привычным инструментом, как сегодня электронные таблицы. Эксперты считают, что в ближайшие годы именно подобные модели будут задавать стандарт в аналитике больших данных и стратегическом управлении.


Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Автор: cognitronn

Источник

Rambler's Top100