Log sensor robotika, telemetri mobil swakemudi, vital rumah sakit - semua rangkaian waktu, semuanya mengerdilkan data teks dan video yang telah dioptimalkan oleh industri AI selama bertahun-tahun. Dan alasan model transformator (Claude, ChatGPT, dll.) tidak dapat memperkirakan ini dengan baik: mereka mengubah angka kontinu menjadi token diskrit, dan tokenisasi itu kemungkinan menghancurkan presisi yang dibutuhkan masalah. Google, Amazon, Datadog semuanya telah membangun model eksklusif untuk mengkompensasi tetapi model-model itu hanya melihat angka historis, tidak pernah laporan pendapatan atau perubahan kebijakan yang menyebabkannya. Migas 1.5 @synthefyinc adalah model fondasi bobot terbuka pertama yang menggabungkan teks dan deret waktu untuk menginduksi informasi eksogen tersebut ke dalam peramalan deret waktu secara asli. Angka awal: 75%+ tingkat kemenangan di 86 kumpulan data dunia nyata. MAE 14,2% lebih rendah. Bobot pada @huggingface. Atau unduh & gunakan keterampilan baru mereka langsung di Claude.