在大規模時間序列預訓練中，Poly-Mamba的表現顯示出其強大的潛力。由於其設計專注於捕捉多變量時間序列中的複雜依賴關係，Poly-Mamba能夠在預訓練階段有效地學習時間序列的長期和短期模式。這使得它在面對大規模數據集時，能夠保持良好的預測性能。
此外，Poly-Mamba可以與其他模型進行有效融合。例如，可以將其與基於Transformer的模型結合，利用Poly-Mamba的高效性和Transformer的強大表達能力，形成一個混合模型，進一步提升預測性能。這種融合不僅能夠提高模型的準確性，還能增強其對不同時間序列特徵的適應能力。
總之，Poly-Mamba在大規模時間序列預訓練中的表現良好，並且其靈活的架構使其能夠與其他模型進行有效的融合，從而進一步提升時間序列分析的效果。