近日，由全球华人科研团队开发的时序大模型Time-MoE取得重大突破，该模型首次将时间序列预训练大模型的参数规模扩大至十亿级别，预训练数据达到3000亿个时间点。Time-MoE采用创新的混合专家架构（MoE），显著提升了预测精度并降低了计算成本。团队还发布了涵盖九个领域的Time-300B数据集，成为当前时序领域最大的公开数据集。实验结果显示，Time-MoE在零样本和全样本预测中均表现优异，MSE分别降低约20%和24%，并在能耗和训练速度上具有明显优势。此成果为能源管理、金融预测、电商销量等多个关键领域的应用提供了强大的工具。 摘要中保留了关键信息，包括时间、地点、事件等核心要素，并符合新闻三要素。