在当今数字时代，数据被称为新的石油，其中时序数据是其中一种最重要的数据类型之一。时序数据可用于预测未来趋势、分析历史模式、识别异常情况等。然而，传统的单一模态模型可能无法很好地处理时序数据的复杂性和多样性。
为了更好地利用时序数据，谷歌研究团队开发了多模态模型，通过结合不同类型的数据来解锁时序数据的力量。这些多模态模型有效地整合了图像、文本、音频等多种数据，帮助用户更准确地分析和预测时序数据。
通过在多模态模型中结合不同模态的数据，用户可以更全面地了解时序数据的维度和特征。例如，结合图像和文本数据可以更准确地识别和分析时间序列数据中的模式和规律。这种综合多模态模型的方法可以大大提高时序数据的分析和应用效果。
因此，利用多模态模型解锁时序数据的力量，不仅可以帮助用户更全面、准确地分析数据，还可以提高决策的效率和准确性。谷歌研究团队的多模态模型为数据分析和预测提供了新的思路和方法，是时序数据领域的一项重要技术突破。
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