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Techub News 消息，谷歌研究团队发布 TimesFM-3，这是一个拥有 3.3 亿参数的多变量时间序列预测基础模型。该模型在超过 1 万亿时间点的真实与合成序列上进行预训练，无需针对特定任务进行微调即可处理多目标、历史协变量及已知未来协变量。 TimesFM-3 在 GIFT-Eval、fev-bench 和 TIME 排行榜上的点预测和概率指标均位列预训练基础模型平均排名第一。不过，其 3.0 版本的权重受限于非商业、非生产用途的许可证，不能用于生产预测 API。（MarkTechPost）
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