Google 推出多变量时间序列基础模型 TimesFM-3

Google 推出 330M 参数的时间序列基础模型 TimesFM-3，原生支持多变量零样本预测并实现单次前向传播输出全预测区间。该模型在超过 1 万亿时间点的数据集上预训练，采用交替因果时序与全变量注意力架构，支持多目标联合预测以及历史和未来协变量。目前该模型已在 GitHub 和 Hugging Face 上线，后续还将接入 BigQuery。