谷歌的2亿参数时序模型被批评为「犯了新手错误」，是否可替代LLM？
照箭画靶，跑分自设标准？最近，谷歌的一篇论文在X等社交媒体平台上引发了一些争议。这篇论文的标题是「Adecoder-onlyfoundationmodelfortime-seriesforecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。简而言之，时间序列预测就是通过分析历史数据的变化趋势和模式，来预测未来的数据变化。这类技术在气象预报、交通流量预测、商业销售等领域有着广泛的应用。例如，在零售业中，提高需求预测的准确性可以有效降低库存成本并增加收入。近年来，深度学习模型已成为预测丰富的多变量时间序
照箭画靶，跑分自设标准？
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