Google 发布 TimesFM-3：面向多变量预测的零样本基础模型

Google 推出 TimesFM-3，一款原生预训练支持多变量预测的时间序列基础模型，参数量 3.3 亿，在超 1 万亿时间点的真实与合成语料上预训练。它单次前向传播即可联合预测多条共演化序列，支持多目标、历史协变量和已知未来协变量，并输出 10 至 90 分位共 9 个分位数。