Логи сенсоров робототехники, телеметрия беспилотных автомобилей, жизненные показатели в больницах - все это временные ряды, которые затмевают текстовые и видеоданные, для оптимизации которых индустрия ИИ потратила годы. И причина, по которой трансформерные модели (Claude, ChatGPT и т.д.) не могут так хорошо прогнозировать: они превращают непрерывные числа в дискретные токены, и эта токенизация, вероятно, уничтожает ту точность, которая необходима для решения задачи. Google, Amazon, Datadog все создали собственные модели, чтобы компенсировать это, но эти модели видели только исторические данные, никогда не видели отчет о доходах или изменения в политике, которые их вызвали. Migas 1.5 от @synthefyinc - это первая модель с открытыми весами, которая сочетает текст и временные ряды, чтобы внедрить такую экзогенную информацию в прогнозирование временных рядов нативно. Первые данные: более 75% коэффициент победы по 86 реальным наборам данных. MAE на 14,2% ниже. Весы на @huggingface. Или скачайте и используйте их новый навык напрямую в Claude.