Time-MoE是创新的时间序列基础模型，基于混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，将时间序列预训练模型的参数规模扩展至十亿级别。模型用稀疏激活机制，在预测任务中仅激活部分网络节点，有效提升计算效率，降低计算成本。Time-MoE模型支持任意长度的输入和输出范围，能处理从短期到长期的各种时序预测任务。模型在新引入的大规模数据集Time-300B上进行预训练，包含超过3000亿个时间点，覆盖9个以上领域，是目前最大的公开时间序列数据集，为模型训练提供丰富的多领域数据，确保其在多种任务中的卓越泛化能力。

Time-baidu09MoE – 基于MoE架构的时间序列基础模型 第1张
（图片来源网络，侵删）
Time-baidu09MoE – 基于MoE架构的时间序列基础模型 第2张
（图片来源网络，侵删）