Google Research 发布原生多变量时间序列基础模型 TimesFM-3

Google Research 发布 TimesFM-3，这是一款 330M 参数的零样本时间序列基础模型，可联合预测多个相关序列，并利用历史协变量和已知未来变量；模型以单次前向计算生成预测。文章称其在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三项公开基准的预训练基础模型中排名第一，并称模型已在 GitHub 和 Hugging Face 提供。