Google 发布 TimesFM-3:单次前向传播实现零样本多元时序预测
ymatias · x · 2026-09-01
Google Research 推出第三代时间序列基础模型 TimesFM-3,已开源至 GitHub 与 Hugging Face,BigQuery 集成即将上线。
- 原生多元支持:此前版本(TimesFM-2.5 及更早)仅支持单变量预测,TimesFM-3 原生支持多变量时序与外部辅助特征,可在单次前向传播中零样本联合预测多条协同演化的序列。
- 规模:3.3 亿参数,在超 1 万亿时间点的真实+合成语料上预训练。
- 成绩:在 Gift-Eval、FEV-Bench、Time 等主要公开基准上,位列所有预训练基础模型第一。
研究团队举例称,现实预测问题(如零售冰淇淋销量)天然是多元的,需结合相关产品销量、客流、天气、促销等信号。
所属事件:谷歌开源 TimesFM 3.0：3.3 亿参数多变量零样本时序预测基础模型(11 条相关)→
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