先了解这件事
AI 综述
Google 于 2026 年 8 月 31 日发布多变量预测模型 TimesFM-3。据 Google Research 介绍,这是一个原生预训练、支持多变量预测的时间序列基础模型,参数量 3.3 亿,在超过 1 万亿个时间点的真实与合成语料上完成预训练。该模型通过 Contiguous Patch Masking 在单次前向传播中输出整个预测区间,并为每条目标序列预测 10% 至 90% 的 9 个分位数。在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个基准上,TimesFM-3 在点预测与概率预测指标上均排名第一。目前尚无该模型发布后的进一步发展事实。
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TimesFM-3：面向多变量预测的零样本基础模型事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Google Research
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9月1日
Google Research一手
TimesFM-3：面向多变量预测的零样本基础模型
Google Research 推出 TimesFM-3，一个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 万亿个时间点的真实与合成语料上预训练。它通过 Contiguous Patch Masking 在单次前向传播中输出整个预测区间，并为每条目标序列预测 10% 至 90% 的 9 个分位数。在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个基准上，TimesFM-3 在点预测与概率预测指标上均排名第一。