核心信息
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预测模型。
要点
- TimesFM-3 支持复杂多变量场景的零样本预测，参数规模为330M，已开放于Hugging Face。
- 模型采用单次前向传播完成预测，大幅提升效率，并在多个主流基准上超越现有模型。
- 更多技术细节见官方博客。
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
原始推文
RT @GoogleResearch: Introducing TimesFM-3, a state-of-the-art time series foundation model that enables accurate multivariate time series forecasting in a single forward pass, significantly outperforming other forecasting models across major benchmarks. More on the blog →https://t.co/uSlnIdUJ4Q https://t.co/NfbONpFYDz