@oragnes: 谷歌偷偷开源了时序预测底座TimesFM 2.5，参数降到200M，上下文飙到16k。 历史数值丢进去直接出zero-shot预测，家人们可以做一个加密货币预测，哈哈～ TimesFM是一个已经预训练好的时间序列预测基座模型。你把历史数值…

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摘要

谷歌开源了时序预测基座模型TimesFM 2.5，参数量降至200M，上下文长度扩展至16k，可直接基于历史数值序列进行zero-shot预测。

谷歌偷偷开源了时序预测底座TimesFM 2.5，参数降到200M，上下文飙到16k。 历史数值丢进去直接出zero-shot预测，家人们可以做一个加密货币预测，哈哈～ TimesFM是一个已经预训练好的时间序列预测基座模型。你把历史数值序列喂进去，它就能先给你跑 zero-shot
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缓存时间: 2026/04/21 07:56

谷歌偷偷开源了时序预测底座TimesFM 2.5，参数降到200M，上下文飙到16k。 历史数值丢进去直接出zero-shot预测，家人们可以做一个加密货币预测，哈哈～ TimesFM是一个已经预训练好的时间序列预测基座模型。你把历史数值序列喂进去，它就能先给你跑 zero-shot

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X AI KOLs Timeline

谷歌发布了TimesFM，一个在1000亿真实世界时间序列数据上训练的时间序列预测模型，支持零样本预测，免费开源，可在普通电脑本地运行。

google-research/timesfm

GitHub Trending (daily)

Google Research 发布了 TimesFM 2.5，这是一个开源的时序基础模型，用于预测，拥有2亿参数、16000上下文长度，并支持最多1000步的分位数预测。该模型可在 PyPI 和 Hugging Face 上获取，支持通过 LoRA 进行微调，并集成到 Google 产品如 BigQuery ML、Google Sheets 和 Vertex Model Garden 中。

google/timesfm-3.0-pytorch

Hugging Face Models Trending

TimesFM 3.0 是由 Google Research 开发的一个预训练时间序列基础模型，在 Hugging Face 上发布，提供 PyTorch 权重，用于时间序列预测任务。