Robotik-Sensordaten, Telemetrie von selbstfahrenden Autos, Krankenhauswerte - alles Zeitreihen, die alle die Text- und Videodaten übertreffen, für die die KI-Branche jahrelang optimiert hat. Und der Grund, warum Transformermodelle (Claude, ChatGPT usw.) dies nicht gut vorhersagen können: Sie verwandeln kontinuierliche Zahlen in diskrete Tokens, und diese Tokenisierung zerstört wahrscheinlich die Präzision, die das Problem benötigt. Google, Amazon, Datadog haben alle proprietäre Modelle entwickelt, um dies auszugleichen, aber diese Modelle sahen nur historische Zahlen, niemals den Gewinnbericht oder die politische Änderung, die sie verursacht hat. @synthefyinc's Migas 1.5 ist das erste Open-Weights-Grundlagenmodell, das Text und Zeitreihen kombiniert, um solche exogenen Informationen nativ in die Zeitreihenvorhersage einzuführen. Erste Zahlen: 75%+ Gewinnquote über 86 reale Datensätze. 14,2% niedrigere MAE. Gewichte auf @huggingface. Oder lade ihre neue Fähigkeit direkt in Claude herunter und nutze sie.