精选理由
Google搞了个时间序列神器TimesFM，零样本预测，参数200M一张GPU就能跑，还能在Google Sheets里用，pip install两行代码搞定，做预测的别错过。
Google Research在2024年ICML发布了时间序列基础模型TimesFM，2025年9月推出2.5版本。参数从500M降至200M，上下文从2048扩展到16K，新增30M分位数预测头可输出10%-90%置信区间。该模型在跨领域数据上预训练后，能零样本预测任意新序列。2026年4月增加通过HuggingFace Transformers和PEFT的LoRA微调能力。TimesFM已集成BigQuery ML、Google Sheets和Vertex AI，开源版本可用两行Python代码调用。
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Google Research在2024年ICML发布了时间序列基础模型TimesFM，2025年9月推出2.5版本。参数从500M降至200M，上下文从2048扩展到16K，新增30M分位数预测头可输出10%-90%置信区间。该模型在跨领域数据上预训练后，能零样本预测任意新序列。2026年4月增加通过HuggingFace Transformers和PEFT的LoRA微调能力。TimesFM已集成BigQuery ML、Google Sheets和Vertex AI，开源版本可用两行Python代码调用。
Google Research在2024年悄悄开源了一个时间序列模型。 除了做预测的人，没人注意到。这是一个错误。 这个模型叫TimesFM。 论文发在ICML 2024，标题是"一个用于时间序列预测的解码器架构基础模型"。 核心思路直接借鉴语言模型：先在海量数据上预训练，然后用同一个模型预测任何新序列，不需要重新训练。 过去几十年，时间序列预测一直是一个数据集一套模型的模式。 你收集某个问题的数据，选一个模型架构。 在这个数据上训练，…