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“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注！ 我们已经看到了语言模型的巨大进步，但时间序列任务，如预测呢？今天我们推荐一篇论文，对现有的语言模型和时间序列做了深入的研究。 将探讨了是否可以从大型语言模型（LLMs）中获益于时间序列（TS）预测。 时间序列 时间序列是机器学习中最具挑战性的工作领域之一，解决时间序列任务，如异常检测、时间序列预测等，在多个行业中至关重要，能够节省大量资金。 由OpenAI发起的规模
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