시계열 분석을 위한 기반 모델의 발전 과정에서 주요 기술적 도전과제 중 하나는 시퀀스 길이에 대한 확장성과 효율성 문제였습니다. Transformer 아키텍처를 사용하는 모델은 시퀀스 길이에 대해 제곱적인 스케일링을 가지기 때문에 장기적인 시퀀스를 처리할 때 계산적으로 비용이 많이 들고 메모리 사용량이 많아지는 문제가 있었습니다. 이에 대한 대안으로 상태 공간 모델과 같은 더 효율적인 FM 백본 아키텍처를 탐구하는 방향으로 연구가 진행되었습니다.