Google 发布 TimesFM-3：一个不用微调就能预测多条时间序列的零样本模型

TimesFM-3: A zero-shot foundation model for multivariate forecasting

Google Research 推出了 TimesFM-3，一个零样本（zero-shot）的多变量时间序列预测基础模型。简单说，你给它一组相关的历史数据——比如温度、湿度、风速——它不用针对你的场景再训练，直接就能预测未来走势。这对供应链、能源、金融这些经常要同时预测多个指标的领域挺实用，省去了每个场景单独训练模型的麻烦。不过正文没披露模型参数量、训...