Il primo testo esamina l'applicazione e l'analisi di modelli basati su Transformer, inclusi TransformerT2V e Informer, per la previsione di serie temporali, confrontandone le prestazioni con architetture più tradizionali come le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) e le Reti Neurali Ricorrenti (LSTM) su dataset come ETTm1 e CU-BEMS, legati al consumo energetico. Il secondo testo, un thread di discussione, esplora le limitazioni dell'architettura Transformer, in particolare la sua complessità di memoria quadratica a causa del meccanismo di auto-attenzione, la sua efficacia limitata con contesti lunghi e l'assenza di condivisione del peso intrinseco. Entrambi i testi convergono sull'importanza dell'attenzionenei modelli Transformer, con il primo che evidenzia un meccanismo di attenzione ProbSparse più efficiente e il secondo che discute i compromessi computazionali di tali meccanismi.