방법 증거 기록
Sundial
Sundial is a family of generative time-series foundation models introduced by Yong Liu and colleagues at Tsinghua University (ICML 2025). Pre-trained on large and diverse time-series corpora, Sundial employs a decomposition-based architecture paired with a generative forecasting head to produce probabilistic multi-horizon forecasts. It represents a shift toward general-purpose, zero-shot-capable models for real-world temporal prediction tasks.
원본 기록
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Sundial (Generative Time-Series Foundation Models)
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
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