传统循环神经网络在时间序列任务中衰退，提出了高效的RWKV-TS模型，具有新型架构、捕捉长期序列信息能力、高计算效率和规模扩展性。与Transformer和卷积神经网络模型相比，RWKV-TS具有竞争性能、低延迟和高效内存使用。鼓励进一步探索和创新，成为未来时间序列任务研究的有希望方向。