Sundial: Modelos Fundacionais Generativos de Séries Temporais

Sundial é uma família de modelos fundacionais generativos de séries temporais introduzida por Yong Liu e colegas da Universidade Tsinghua (ICML 2025). Pré-treinado em corpora de séries temporais grandes e diversos, Sundial emprega uma arquitetura baseada em decomposição acoplada a uma cabeça de previsão generativa para produzir previsões probabilísticas multi-horizonte. Representa uma mudança em direção a modelos de propósito geral, capazes de generalização zero-shot para tarefas de predição temporal do mundo real.