谷歌研究发布TimesFM-3:新一代时序基础模型,单次前向实现高精度多变量预测
谷歌研究发布了TimesFM-3,这是一个先进的时序基础模型,可在单次前向传播中完成多变量时序预测,并在主要基准测试中显著优于其他模型。该开放模型拥有330M参数,已在Hugging Face上提供。
谷歌研究发布了TimesFM-3,这是一个先进的时序基础模型,可在单次前向传播中完成多变量时序预测,并在主要基准测试中显著优于其他模型。该开放模型拥有330M参数,已在Hugging Face上提供。
TimesFM 3.0 作为开源时间序列预测基础模型,现已上线 Hugging Face。它支持复杂多变量场景的零样本预测,参数量为 3.3 亿。
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DeepSeek V4 Flash Fast 现已登陆 Command Code,所有套餐及 API 均可使用,GOAT 套餐内用量翻倍。
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Meta 的 Muse Spark 本周处理了 11 万亿 tokens,成功进入 AI 模型周榜前三。
新开源基准测试 CommerceAgentBench 评估AI智能体在真实商业运营中的执行能力,而非仅看回答。早期结果显示最佳整体完成率仅约62%,Qwen在开源权重模型中表现领先。