A equipe de pesquisa do Google lançou recentemente o TimesFM (Modelo Fundamental de Séries Temporais) 2.0, um modelo pré-treinado projetado especificamente para previsão de séries temporais. O modelo visa melhorar a precisão da previsão de séries temporais e promover o desenvolvimento da inteligência artificial por meio de código aberto e compartilhamento científico. O modelo TimesFM 2.0 possui recursos poderosos, capaz de lidar com previsões de séries temporais univariadas de até 2048 pontos de tempo e suporta qualquer intervalo de tempo de previsão. É importante notar que, embora o comprimento máximo do contexto de treinamento do modelo seja 2048, mas

O fundador do Grupo 360, Zhou Hongyi, previu as tendências de desenvolvimento de modelos grandes em 2024 em uma palestra na Universidade Tsinghua. 'Os modelos grandes estarão em todos os lugares, tornando-se tecnologias de suporte essenciais em vários campos e sem monopólio.' 'Os modelos grandes nacionais terão como padrão a capacidade multimodal, envolvendo texto, imagens, vídeos e áudio.' 'A direção do desenvolvimento de modelos grandes é em direção a escalas maiores e menores, com a expansão de suas aplicações para veículos inteligentes, etc.' 'Questões de risco de privacidade estão causando preocupação, e a implantação local de modelos grandes em menor escala é defendida para proteger a privacidade dos dados do usuário.'

A democratização da inteligência artificial generativa (IA Generativa) acelerará a adoção empresarial e aumentará a conexão entre funcionários e conhecimento. A crescente necessidade de gestão de confiança, riscos e segurança da IA melhora a precisão das decisões. Os aplicativos inteligentes, como capacidade fundamental, serão amplamente utilizados para aprimorar e automatizar o trabalho, recebendo grande atenção dos CEOs. As tecnologias sustentáveis desempenham um papel crucial na realização do equilíbrio ecológico e dos direitos humanos, com a remuneração individual dos CIOs vinculada ao impacto das tecnologias sustentáveis.

A 'superpersonalização' utiliza a análise de amplos dados do cliente por meio da IA para fornecer produtos financeiros personalizados. Algoritmos de IA avançados revolucionam a detecção de fraudes, melhorando as medidas de segurança. Consultores robóticos baseados em IA oferecem orientação de investimento personalizada aos usuários.