谷歌近日发布TimesFM-3，这是一款拥有3.3亿参数的时间序列基础模型，预训练数据规模超过1万亿个时间点。该模型聚焦零样本预测，可在不进行任务特定微调的情况下对多个目标变量进行联合预测，并支持历史协变量和已知...

谷歌研究团队近日在GitHub上开源了TimesFM（Time Series Foundation Model），这是一个预训练的时间序列基础模型，专为时间序列预测任务而设计。该模型采用了一种创新的“分块解码器”风格注意力架构，并在一个大规模...