谷歌發佈 TimesFM-3，3.3 億參數即可進行零樣本多變量時間序列預測
作者：潞源 責編：潞源 評論： 感謝網友 Domado 的線索投遞！9 月 1 日消息，谷歌今天發佈 TimesFM-3 模型，這是該公司時間序列基礎模型系列的第三代產品。擁有原生多變量預測、雙注意力機制、連續補丁掩碼等特性，可進行零樣本多變量時間序列預測。從谷歌官方瞭解到，TimesFM-3 擁有 3.3 億個參數，並在包含超 1 萬億個時間點的真實世界和合成時間序列語料庫進行預訓練。TimesFM-3 繼承前代的高效性和零樣本泛化能力，以零樣本形式增強複雜多元場景支持。
同時，該模型可聯合預測多個共同演化的時間序列，捕捉其中的依賴關係，提升整體準確率，無需針對特定任務微調，該模型原生支持特性如下：多目標預測：同時預測多個相關時間序列（例如聯合預測不同品牌的冰淇淋）。該模型支持所有目標的點預測和分位數預測。過去協變量：納入僅從歷史角度已知的特徵（例如過去人流量）。過去-未來（動態）協變量：利用已知的未來事件來指導預測（例如計劃促銷活動或天氣預報）。
參考：TimesFM-3: A zero-shot foundation model for multivariate forecasting廣告聲明：文內含有的對外跳轉鏈接（包括不限於超鏈接、二維碼、口令等形式），用於傳遞更多信息，節省甄選時間，結果僅供參考，包含外鏈的文章均包含本聲明。
投訴水文 我要糾錯 下載APP，簽到賺金幣兌豪禮 相關文章關鍵詞：TimesFM3，谷歌，AI人工智能交互新研究：AI 更“像人”、用戶更“像機器”美國五角大樓部署定製版 ChatGPT 和 Grok AI 助手韓國公佈史上最大規模財政支出計劃：2027 年預算達 821 萬億韓元，押注 AI 與芯片產業Meta AI 編程工具 Muse Code 結束測試，新增多項功能並開啟訂閱服務王騰創業公司“今日宜休”深圳辦公室啟用，稱可貼近供應鏈和產業資源Manus 宣佈正式恢復獨立運營，創始人肖弘及團隊留任
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