模型
Chronos
Amazon 提出的时间序列基础模型，属于预训练模型家族，可用于零样本时间序列预测。
时间轴 (近 90 天)
10月22日
时间序列基础模型（TSFM）指在大规模多领域时间序列数据上预训练、可零样本或轻量微调迁移到下游预测任务的模型，代表工作包括Chronos、TimesFM、Moirai等。
待验证50%
10月19日
Amazon 的 Chronos 将连续数值序列按分位数分桶离散化为 token，然后复用语言模型的 Transformer 架构进行预测。
待验证50%
10月5日
时间序列基础模型（Time-Series Foundation Models）是经过大规模多领域时间序列数据预训练、具备跨任务泛化能力的通用预测模型，代表性工作包括TimesFM、Chronos、Moirai
待验证50%
9月8日
代表性的时间序列基础模型包括 Google 的 TimesFM、Amazon 的 Chronos 和 Salesforce 的 Moirai
待验证50%
全部知识事实 (4)
待验证
时间序列基础模型（TSFM）指在大规模多领域时间序列数据上预训练、可零样本或轻量微调迁移到下游预测任务的模型，代表工作包括Chronos、TimesFM、Moirai等。
50%待验证Amazon 的 Chronos 将连续数值序列按分位数分桶离散化为 token，然后复用语言模型的 Transformer 架构进行预测。
50%待验证时间序列基础模型（Time-Series Foundation Models）是经过大规模多领域时间序列数据预训练、具备跨任务泛化能力的通用预测模型，代表性工作包括TimesFM、Chronos、Moirai
50%待验证代表性的时间序列基础模型包括 Google 的 TimesFM、Amazon 的 Chronos 和 Salesforce 的 Moirai
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