TimeNet开源发布：统一时序数据格式，补齐时序大模型数据基建

TimeNet是一个面向时间序列基础模型（Temporal Foundation Models）的开源数据基础设施项目，目前处于预发布阶段，其公开API和TimeF数据格式在1.0版本前仍可能调整。该项目旨在解决时序数据集格式碎片化的问题：现有时序数据集采用大量互不兼容的存储布局，TimeF将其统一为单一存储格式，TimeNet则提供一套API完成数据集的查找、构建、下载与加载，模型训练、推理和评测仍交由用户自选框架处理。架构上，一个TimeF版本由manifest.json（标识数据集并列出文件）、control.duckdb（存储层级与关系）以及Parquet或Zarr数值平面（存储信号值）组成；连接器负责将原始数据源转换为TimeF版本，注册表保存不可变的TimeF版本，客户端无需引入连接器即可直接读取。整个仓库采用uv工作区结构，包含timenet核心包（TimeF模型、读写器、注册表、SDK与CLI）和timenet-connectors包（数据集连接器与构建CLI）。项目要求Python 3.11及以上版本，提供hello-world快速上手示例，本地注册表支持离线加载。项目采用MIT许可证，但仅覆盖TimeNet代码本身，连接器获取的数据集仍保留上游许可与访问条款。此外，TimeNet在线黑客马拉松已启动，参与者可选择预测、分类、推理等时序任务，注册数据集并训练或微调OpenTSLM等时序AI模型。

事件分析

核心观点：数据格式碎片化是时序基础模型规模化的隐性瓶颈，TimeNet正试图成为时序领域的HuggingFace。