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TS-Reasoner是一个创新的多步推理框架，结合了大型语言模型的上下文学习和推理能力，通过程序化多步推理、模块化设计、自定义模块生成和多领域数据集评估，有效提高了复杂时间序列任务的推理能力和准确性。实验结果表明，TS-Reasoner在金融决策、能源负载预测和因果关系挖掘等多个任务上，相较于现有方法具有显著的性能优势。
时序大模型，参数规模突破十亿级别。 来自全球多只华人研究团队提出了一种基于混合专家架构（Mixture of Experts, MoE）的时间序列基础模型——Time-MoE。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构，能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集，为时序分析提供了丰富的训练资源，为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
在自然语言处理、语音识别和时间序列分析等众多领域中，序列建模是一项至关重要的任务。然而，现有的模型在捕捉长程依赖关系和高效建模序列方面仍面临诸多挑战。
随着近年来在文本和视频数据上构建基础模型的进展，学术界对时间序列的基础模型也表现出浓厚的兴趣。 时间序列分析在许多关键领域中具有重要性，能够影响从科学研究到经济决策的广泛应用。
大模型在语言、图像领域取得了巨大成功，时间序列作为多个行业的重要数据类型，时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期，清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练，获得了任务通用的时序分析模型，展现出大模型特有的泛化性与可扩展性