OpenTSLM ●○ OpenTSLM：准时交付的AI未来

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论文发布日期：2025年9月30日
斯坦福仓库发布日期：2025年10月1日

AI理解文本、图像、音频和视频，但现实世界运行在时间之上

每一次心跳、价格跳动、传感器脉冲、机器日志和用户点击都是时间信号。当前模型无法对它们进行推理。我们正在改变这一现状。

时间序列语言模型（TSLM）是多模态基础模型，将时间序列作为原生模态，与文本并列，能够在自然语言中直接对时序数据进行推理、解释和预测。

我们的研究显示，在更小、更快的骨干网络上运行时，时序推理能力获得了数量级的提升。TSLM不是附加组件，而是AI的新模态。

OpenTSLM：基于公开数据训练的轻量级基础模型，完全开源。它们为时序推理设定了标准，并为全球开发者和研究生态系统提供支持。

前沿TSLM：基于专业数据训练的高级专有模型，提供企业级性能，支持API、微调和垂直解决方案。

我们正在构建AI的时间接口——连接连续现实世界信号与智能决策和自主代理的中间层。

通用TSLM将推动主动医疗、自适应机器人、弹性基础设施以及新形式的人机协作。

OpenTSLM是由来自ETH、斯坦福、哈佛、剑桥、TUM、CDTM、Google、Meta、AWS等机构的科学家、工程师和建设者组成的团队。我们是OpenTSLM论文的原作者。

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