Google 发布 TimesFM-3：面向多变量预测的零样本基础模型

Google 发布 TimesFM-3，一个原生预训练支持多变量预测的零样本时间序列基础模型，参数量 3.3 亿，预训练语料超过 1 万亿个时间点。模型支持多目标、历史协变量和已知未来协变量，采用交替注意力架构与 Contiguous Patch Masking，单次前向即可输出整个预测区间及 9 个分位数。