AWS 在 8 月 28 日发文讲迪卡侬怎么用 Chronos-2 做门店需求预测。Chronos-2 是仿 T5 编码器设计的纯编码器时序模型，base 版 1.2 亿参数，small 版 2800 万参数。结构上的特点是注意力在两种模式之间交替，时间注意力沿单条序列的时间轴走，组注意力在同一 patch 位置跨序列走，带协变量的多变量预测因此是原生支持的。
替换结果按区域和周期分开报。12 周补货周期上，东南亚的 WAPE 从 39% 降到 28%，拉美从 53% 降到 38%。52 周周期上，东南亚从 44% 降到 38%，拉美从 55% 降到 46%。
评测规模是 101 个滚动切分点，覆盖 2022 年第 48 周到 2024 年第 44 周，每个切分点约 2.5 万个独立商品，整个窗口 3.9 万条独立产品时序。主指标是 WAPE，另有 RMSE、偏差和两两胜率作补充。
跑起来的成本这一段更实在。CPU 推理用 m6i.8xlarge，GPU 微调用 g5.4xlarge。拉美约 7000 条序列推理耗时约 40 秒，东南亚约 1.5 万条约 75 秒，单批大约 1.2 万条。此前的 TFT 方案含重训要 10 到 15 分钟。每周一次的推理成本大约 0.03 美元。微调从每周一次改成每半年一次，用的是 AutoGluon 的 LoRA。