谷歌发布TimesFM-3 AI时序预测模型零样本新突破

8月31日，谷歌发布TimesFM-3时间序列预测大模型，3.3亿参数，原生支持多变量零样本预测。

在超过1万亿个真实与合成时间点上预训练，可同时预测多条相互影响的目标序列，并纳入历史协变量和已知未来事件（如客流、促销、天气与节假日）。新模型一次前向计算即可生成完整预测区间，输出10%至90%的九档分位数。

代码和模型已上线GitHub与Hugging Face，BigQuery集成将在未来数周提供。谷歌称其在GIFT-Eval、FEV-Bench等公开基准上达到领先表现。