谷歌开源 TimesFM 时间序列基础模型，零样本预测免微调

mdancho84 · x · 2026-11-15

Google Research 的时序预测基础模型 TimesFM 持续引发关注：该模型预训练于 1000 亿真实数据点，可零样本预测销售趋势、市场价格、流量、能源需求等，无需微调即声称优于在自有数据上训练的监督模型。最新 checkpoint 为 TimesFM 3.0（google/timesfm-3.0-pytorch），GitHub 已获 35.5k star，采用 Apache-2.0 许可，可本地运行，另有 BigQuery 官方集成版本。论文《A decoder-only foundation model for time-series forecasting》发表于 ICML 2024，架构采用 decoder-only 的 patch 化输入输出（inputpatchlen=32 / outputpatchlen=128）。