@IndieDevHailey: 谷歌偷偷放出时间序列核武器 TimesFM：5分钟预测未来！ 销售预测、股价走势、 网站流量、能源负荷、 加密货币波动…… 这些让人头疼的未来数字，现在有了一个统一答案。 TimesFM： → 在 1000 亿 真实世界时间序列数据上训练…

X AI KOLs Timeline 模型
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摘要

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。

谷歌偷偷放出时间序列核武器 TimesFM：5分钟预测未来！ 销售预测、股价走势、 网站流量、能源负荷、 加密货币波动…… 这些让人头疼的未来数字，现在有了一个统一答案。 TimesFM： → 在 1000 亿 真实世界时间序列数据上训练 → 零样本直接预测，完全不用微调或训练 → 扔一段历史数据，几秒钟就出结果，还带置信区间 完全免费 + 完全开源，普通电脑就能本地跑。 以前熬夜调 ARIMA、Prophet、Excel，现在一行代码搞定。 Google 自己已经在 BigQuery 和 Sheets 里大规模使用。 预测这件事，终于要变简单了。
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缓存时间: 2026/06/18 10:12

谷歌偷偷放出时间序列核武器 TimesFM：5分钟预测未来！

销售预测、股价走势、
网站流量、能源负荷、
加密货币波动……

这些让人头疼的未来数字，现在有了一个统一答案。

TimesFM：

→ 在 1000 亿 真实世界时间序列数据上训练
→ 零样本直接预测，完全不用微调或训练
→ 扔一段历史数据，几秒钟就出结果，还带置信区间

完全免费 + 完全开源，普通电脑就能本地跑。

以前熬夜调 ARIMA、Prophet、Excel，现在一行代码搞定。
Google 自己已经在 BigQuery 和 Sheets 里大规模使用。

预测这件事，终于要变简单了。

开发者Hailey (@IndieDevHailey): 再也不给 Google 送数据了！🔥 开源自托管 NotebookLM 神级替代 — Open Notebook

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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。

@berryxia: 兄弟们，Google最新论文直接把时间序列预测的底层逻辑翻了个个儿。 过去所有模型都在死磕历史数据：曲线怎么走，就怎么预测。 Nexus却说：预测需要的不只是历史，而是“事件上下文”。 数字背后的真正原因——政策、突发事件、宏观趋势、局部…

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