النماذج
Google Research تطلق TimesFM-3 للتنبؤات متعددة المتغيرات
قدّمت Google Research نموذج TimesFM-3، وهو نموذج أساسي للسلاسل الزمنية بحجم 330 مليون معامل، جرى تدريبه مسبقًا على التنبؤ متعدد المتغيرات دون أمثلة (zero-shot) على أكثر من تريليون نقطة زمنية. يتنبأ النموذج بالسلاسل المترابطة معًا مع متغيرات مصاحبة ماضية ومستقبلية معروفة في تمريرة واحدة، ويحتل مراتب متقدمة بين النماذج الأساسية المدرّبة مسبقًا على Gift-Eval وFEV-Bench وTime. الأوزان متاحة على GitHub وHugging Face بترخيص غير تجاري، وتكامل BigQuery قادم قريبًا. والمقصود هو TimesFM وليس Gemini ولا منصة تداول العملات المشفرة.
تُرجم بمساعدة الذكاء الاصطناعي.