时间序列

TimesFM-3：面向多变量预测的零样本基础模型

TimesFM-3 是 Google Research 推出的新一代时间序列基础模型，拥有 3.3 亿参数，预训练语料超过 1 万亿个时间点，原生支持零样本多变量预测。相比此前仅支持单变量预测的 TimesFM-2.5，它可联合预测多条共演化序列，并通过交替注意力与 Contiguous Patch Masking 在单次前向传播中输出完整预测区间及 9 个分位数。在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个公开基准上，其在点预测与概率预测指标均排名第一，即使单变量模式下也持平或优于对比模型。