谷歌发布 TimesFM-3，支持零样本多变量时间序列预测
谷歌发布了 TimesFM-3，这是其时间序列基础模型系列的第三代产品。该模型拥有 3.3 亿个参数，使用包含超过 1 万亿个时间点的真实世界和合成时间序列数据进行预训练。TimesFM-3 原生支持多变量预测、双注意力机制和连续补丁掩码，可在无需针对特定任务微调的情况下进行零样本预测。模型能够同时预测多个相互关联的时间序列并捕捉它们之间的依赖关系，还支持使用历史协变量，例如过去的人流量，以及已知的未来动态协变量，例如计划中的促销活动或天气预报。
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