Google 发布 TimesFM-3 多变量零样本预测基础模型
Google 发布 TimesFM-3，这是其新一代时间序列基础模型，原生预训练支持多变量预测，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，单次前向传播即可生成整个预测区间，并为每个目标输出 10 到 90 分位的 9 个分位数。
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Google Research精选SI 评分7878 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测建模为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：原文给出 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现，读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。