2025年7月23日 星期三

Nixtla開源新創打造「TimeGPT」 實現時間序列應用領域的生成式AI


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2025/07/24 第839期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份
  科技新知 Nixtla開源新創打造「TimeGPT」 實現時間序列應用領域的生成式AI
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Nixtla開源新創打造「TimeGPT」 實現時間序列應用領域的生成式AI
FIND研究員:楊崇甫

近年來,隨著人工智慧技術的迅猛發展,企業對於預測未來趨勢的需求日益增加。在供應鏈管理、財務分析、能源調度等關鍵領域,精準的時間序列預測技術能有效降低風險、優化決策流程。TimeGPT是由Nixtla開發的生成式AI時間序列預測模型,專門用於預測各類時間序列數據,如財務市場變動、需求波動、能源消耗等。其核心技術基於Transformer架構,能夠處理長期時間依賴關係,並具備強大的多變數預測能力。另一方面,Nixtla 本身是一家專注於開源時間序列建模與預測的技術公司,提供多種AI驅動的分析工具,幫助企業提升決策效率。其中,Nixtla的開源庫(如 statsforecast 和 neuralforecast)已被廣泛應用於供應鏈管理、金融、製造等領域。本文將探討這兩項技術的應用場景、技術原理,以及它們如何透過生成式 AI 與數據驅動的方式,提升企業競爭力。

技術原理

TimeGPT 是一種專為時間序列預測設計的生成式AI模型,它利用Transformer架構透過大規模歷史數據學習時間序列的特徵,提供準確的短期與長期預測能力。技術核心包含:

長期依賴建模(Long-Range Dependencies):TimeGPT採用自注意力機制(Self-Attention)來捕捉長期趨勢,能有效識別週期性與異常變化。

多變數特徵整合(Multivariate Forecasting):能同時處理多個變數,如市場需求、天氣、季節性影響等,提供更全面的預測結果。

零樣本與小樣本適應能力(Zero-Shot & Few-Shot Learning):即便數據量有限,TimeGPT 仍能透過遷移學習提供合理的預測。

圖1:TimeGPT transformer訓練生成架構範例

資料來源:https://docs.nixtla.io/docs/key-concepts

TimeGPT如何實現零樣本推理?

該模型基於金融、電力、交通、天氣、供應鏈、製造業等多個領域的數據集(超過1000億筆開放資料)進行訓練,在維度與數據量上達到相當高的水準,並進一步透過遷移學習技術對未見過的數據進行零樣本推理,這種數據多樣性確保了模型具備良好的穩定度與泛化能力。值得注意的是,由於該模型偏向商業應用,因此論文並未公開所使用的數據集,這使得TimeGPT的性能真實性難以驗證。Transformer由Encoder與Decoder兩種模型架構組合而成,通常生成式AI的模型主要為Decoder模型,如上圖所示,藉由大量多元的數據集進行反復的序列輸入與輸出,促使Transformer學習輸入序列與輸出序列的邏輯規則。

生成式時間序列應用場域與使用方式

Nixtla實驗室的首席技術長兼創始人Azul Garza在一場演講會議中提到,時間序列資料是在金融業、能源、科技等幾乎所有企業的重要基石,例如:銷售數據、物聯網感測數據、電力需求、金融交易等無數時間序列的應用,即使是天氣預測也是一種時間序列應用,因此,打造一個時間序列領域的生成式模型至關重要。為了實現開放與可訪問的時間序列AI,Nixtla匯集了最全面的開源生態系統,專門用於處理時間序列,時至今日,包含微軟、Wayfair、Lyft、福特、AWS、IKEA、GOOGLE等企業皆使用Nixtla開源技術做為該企業內部之技術,如圖2所示。

TimeGPT運行方式與ChatGPT類似,用戶只需輸入他們的時間序列數據,就能立刻獲得準確的預測,無須自己訓練或優化模型。此外,用戶亦可以如同ChatGPT一樣透過呼叫API的方式進行TimeGPT的模型微調,企業僅需準備少量自身內部的標註資料,搭配TimeGPT的API,即可將資料傳輸給TimeGPT進行模型的微調,取得微調過後的專業模型,進而達到更加貼近企業本身的精準預測。驗證結果顯示,TimeGPT的預測準確度高出傳統方法5% ~ 20%,僅需兩行程式碼即可完成部署。

圖2:Nixtla實驗室

資料來源:https://www.youtube.com/watch?v=5pYkT0rTCfE

參考資料來源:

1.Nixtla官網文件說明:https://docs.nixtla.io/docs/key-concepts

2.TimeGPT演講摘要:https://blog.csdn.net/weixin_46812959/article/details/134859749

 
從創作到商業應用:MyMoji分身製造所打造3D新商機
FIND研究員:李修瑋

隨著數位科技的進步,個人化虛擬分身技術正快速發展,為使用者提供更具沉浸感與互動性的體驗。台灣大哥大推出的MyMoji服務,提供娛樂性的創新,也是將3D建模技術與商業價值相結合的突破性服務。MyMoji讓使用者能夠輕鬆創建自己的3D虛擬分身,並將其應用於 LINE 貼圖、AR影片、社交媒體內容,甚至品牌行銷活動,進而開創全新的商業模式,滿足個人用戶的創作需求,更讓企業看見虛擬分身技術在市場上的潛在商機。

【服務特色】

MyMoji數位創新服務結合AI建模與生成、貼圖與數位內容應用,讓個人和企業用戶都能快速進入虛擬分身的應用領域。其服務包括如下

一、3D分身創建

透過手機自拍或台灣大哥大 3D 攝影棚掃描技術,短時間內即可生成高精細虛擬角色。用戶可自訂虛擬分身的髮型、服裝、表情,使其更具個人特色。

二、LINE 貼圖與 GIF 製作

MyMoji 提供多種貼圖模板,使用者可輕鬆將 3D 分身製作成 LINE 動態或靜態貼圖。企業可設計專屬品牌貼圖,透過社交媒體行銷擴大影響力。

三、AR 影片與數位內容創作

利用 MyMoji 的擴增實境(AR)技術,讓 3D 分身與現實世界互動,生成趣味影片,吸引更多社群關注,擴大觸及率。

四、品牌與商業應用

企業可透過 MyMoji 設計企業吉祥物、虛擬代言人,並運用於行銷活動或直播互動。MyMoji 亦支援客製化 3D 角色,可用於遊戲、VR/AR 體驗或品牌代言。

圖1:虛擬分身貼圖設計

資料來源: https://www.mymoji.com.tw/avatar-selfie/

【解決痛點與創新點】

一、降低個性化數位內容創作門檻

傳統3D建模與動畫製作成本高昂,需仰賴專業團隊完成。MyMoji透過模板化創作,讓每個人都能快速擁有自己的3D分身,降低創作難度。

二、強化社群內容競爭,提升品牌曝光度

在社群媒體蓬勃發展的時代,個人與品牌都希望透過獨特內容吸引目光。MyMoji提供創新的 AR 影片與互動貼圖,幫助用戶突破傳統影像與文字的限制,增強社交互動效果。

三、品牌形象塑造與行銷創新

企業經常面臨品牌形象無法與消費者深度互動的挑戰。透過 MyMoji,企業可打造專屬3D角色,不僅能強化品牌識別,更能以虛擬角色與客戶互動,創造更有趣的消費體驗。

四、整合各大社群平台與媒體應用

MyMoji的貼圖與AR影片可快速應用於 LINE、Facebook、Instagram 等熱門平台,提升個人與企業品牌在數位市場的影響力。

五、打造企業專屬角色IP商業模式

MyMoji提供創作者與企業將3D分身轉化為商業資產的機會,透過貼圖銷售、品牌代言、AR 廣告等多元方式變現。

圖2:運用MyMoji製作LINE/GIF貼圖

資料來源: https://www.mymoji.com.tw/animated-sticker/

【應用效益】

一、個人用戶的應用價值

社交互動提升:透過 MyMoji製作專屬貼圖與AR影片,提升社交媒體互動與個人特色表達。

創造收入機會:將個人化貼圖上架LINE社群,進一步創造收益。

二、企業用戶的應用價值

品牌行銷創新:企業可透過 MyMoji 建立虛擬品牌代言人,提升消費者關注度。透過 AR 互動技術,品牌可讓 3D 分身與消費者互動,提升品牌黏著度。

數位分身的未來應用:可延伸至電商虛擬試穿、遊戲角色、虛擬助理等多領域應用。

【公司簡介】

台灣大哥大(Taiwan Mobile)成立於 1997 年,是台灣領先的電信與數位服務提供商,涵蓋行動通信、雲端運算、數位內容、智慧家庭等多元業務。MyMoji 是其最新的數位創新服務,體現了公司對於 AI、AR、數位內容市場的深耕與發展願景。

【FIND觀點】

MyMoji的推出也展現數位內容由娛樂應用走向商業市場的成熟應用。透過AI自動化建模、AR互動技術,以及與 LINE等相關社交媒體的深度整合,MyMoji為個人與企業開創了多元的數位商業模式。未來進一步優化3D角色細節、提供更豐富的應用場景(如遊戲、虛擬直播助理),隨著數位身分、元宇宙與AI互動技術的發展,未來3D分身技術將成為虛擬世界與現實世界的媒介之一,持續精進技術、拓展應用市場,將打造更全面的商業應用層面。

參考資料來源:

1.MyMoji 官方網站:https://www.mymoji.com.tw

2.https://www.facebook.com/MyMoji888

3.https://www.instagram.com/p/DDY-zYMy0_B/

 
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