把时间序列当成语言来建模的预训练预测模型，基于 Transformer 架构，可直接用于零样本或微调预测，省去从零训练的成本。

三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。

基于 Llama 架构的概率式时间序列基础模型，用滞后特征做零样本预测，免去为每条序列单独训练模型。