从采数到用数的行业转型期，为什么传统时序分析方案捉襟见肘？Timer、Timer-XL、Sundial（日晷）：用简单的 SQL 语句实现多场景时序预测。4 月 29 日 19:00-20:30。在时序大模型方向的领先技术成果与应用成效。基于深度学习的时序分析成果——时序大模型。构建的时序数据库智能分析引擎和使用实例。的直播盛宴仅剩最后 24 小时！：了解时序数据大模型的前沿技术内核。清华大学时序

这意味着我的工作得到了社区的认可，但更重要的是，我需要以更高的标准要求自己，为项目的发展贡献更多力量。我主要负责 IoTDB 的存储引擎研发，参与过写入流程、合并模块、写前日志等等模块的开发，同时也负责 IoTDB 在各个项目中的落地应用推进工作。但参与数据库内核开发后，我需要考虑代码对内存、CPU 的影响，甚至要预判未来 5 年的扩展需求。真正让我决定投入的，是一次实际参与 PR 的经历。同时，

此前，刘宇成曾领导 Wayfair 的机器学习平台团队，负责扩展服务数百万客户的生产模型。上海开源信息技术协会副秘书长，对外经济贸易大学全球开源协作研究中心副主任，中国计算机学会开源发展委员会执委，开源社顾问、中国汽车工业协会开源顾问、北京智源人工智能研究院开源顾问、国科开源平台联合创始人，原中科院软件研究所 OpenHarmony 团队核心成员，原 OpenHarmony 项目创始生态负责人、教

7 月 5 日，2025 时序数据库技术创新大会在北京成功举办，清华大学软件学院长聘副教授龙明盛在大会上做主题报告《Timer 3.0：新一代生成式时序大模型》，深入剖析当前时间序列分析领域面临的核心挑战，系统阐述了时序大模型的技术演进趋势与行业痛点，并重点分享清华团队自主研发的时序大模型 Timer 从 1.0 至 3.0 版本的关键技术路线、创新突破点及在多项国际基准测试中的卓越表现。针对“大

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上述成果代表 Timer-XL 模型能够熟练地在大量数据中自适应地选择信息，从而实现卓越的预测性能，充分证明了 Timer-XL 模型在时序预测领域的领先地位与强大实力。：支持多种预测场景，包括非平稳时间序列的预测、涉及多个变量的预测任务以及包含协变量的预测，满足多样化的业务需求。：模型设计灵活，能够适配多种不同的任务需求，并且支持变化的输入和输出长度，使其在各种应用场景中都能发挥作用。多类大模型

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一文读懂前沿技术：时序大模型的演进与未来！