Google 发布 TimesFM-3 时间序列基础模型，支持零样本多变量预测

Google 发布 TimesFM-3，一个 330M 参数、在超过 1 万亿时间点上预训练的时间序列基础模型，原生支持零样本多变量预测。模型可在单次前向传播中生成整个预测区间，支持多目标、过去协变量和过去-未来协变量，并在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个基准上于点预测和概率预测指标中均排名第一。