Robotik sensör kayıtları, kendi kendine gidýän araç telemetrisi, hastane hayati değerleri - tüm zaman serileri; hepsi yapay zeka endüstrisinin yıllarca optimize ettiği metin ve video verilerini gölgede bırakıyor. Ve transformer modellerinin (Claude, ChatGPT vb.) bunu iyi tahmin edememesinin sebebi: sürekli sayıları ayrık tokenlara çeviriyorlar ve tokenizasyon muhtemelen sorunun ihtiyaç duyduğu hassasiyeti yok ediyor. Google, Amazon, Datadog hepsi telafi etmek için özel modeller geliştirdi ama bu modeller sadece tarihsel rakamları gördü, kazanç raporunu veya politika değişikliğini hiç görmedi. @synthefyinc'nin Migas 1.5'i, metin ve zaman serilerini birleştirerek bu tür dışsal bilgileri doğal olarak zaman serisi tahminlerine yönlendiren ilk açık ağırlıklı temel modeldir. Erken rakamlar: %75+ kazanma oranı, 86 gerçek dünya veri setinde. MAE %14,2 daha düşük. Ağırlıklar @huggingface. Ya da yeni yeteneklerini doğrudan Claude'da indirip kullan.