Google TimesFM 3.0 实测:零训练时序预测,两版本给 Agent 相反答案
Prompt Engineering · youtube · 2026-10-22
- Google 发布 TimesFM 3.0,这是一个时序预测基础模型(零样本,无需在用户数据上训练),开源权重在 Hugging Face(非商用许可),原理是把时序切成 patch 当作 token,类似「图表的自动补全」。
- 视频作者讲解了 3.0 相比 2.5 的改进,并用纽约地铁客流量(MTA 公开数据)和一个跑在 Neon 分支数据库上的模拟业务 Lumen 做实测:3.0 在真实数据上误差较 2.5 降低约 25%,单次预测约 0.1 秒。
- 有趣的是,把同一个规划决策交给 Gemini agent 时,2.5 和 3.0 的预测给出了相反的答案;作者还总结了 4 个使用限制。
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