연구진이 순차적 관측, 변수 간 상호 의존성, 미래 예측 변수를 고려한 다변량 시계열 예측 모델 TiRex-2를 발표했어요.
TiRex-2는 메모리 중심의 순환 설계로 스트리밍 환경에서 일관된 비용으로 작동하며, 기존 Transformer 기반 모델의 복잡도와 재계산 문제를 해결했어요.
TiRex-2는 GIFT-Eval과 fev-bench에서 최고 성능을 달성했으며, 임의의 컨텍스트 길이로 스트리밍 처리 시에도 안정적이고 일관된 추론 비용을 유지해요.