CNCF 毕业 in‑toto，增强软件供应链安全性

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本研究提出了名为Toto的时间序列预测模型，具有1.51亿个参数，采用现代解码器架构，并在更大数据集上进行预训练，表现出色。

这次不同：基于可观察性的时间序列基础模型
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CNCF宣布in-toto安全框架毕业，提升各行业软件供应链的完整性

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本研究探讨了视频自回归预训练模型的有效性，提出了Toto模型系列。研究表明，尽管模型归纳偏见较少，预训练的自回归模型在多个下游任务中表现优异，展现出与语言模型相似的扩展能力。

An Empirical Study of Video-based Autoregressive Pre-training
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