Google Research vydal TimesFM-3, základní model pro předpovídání více vzájemně propojených časových řad bez dodatečného dolaďování. Model má 330 milionů parametrů a trénoval na kombinaci reálných a syntetických dat s více než bilionem časových bodů. Umí současně předvídat několik cílových řad a pracovat s historickými i předem známými vlivy, například počasím, svátky nebo plánovanými akcemi. Celý horizont vytváří v jediném průchodu, nikoli postupně po částech jako předchozí verze. Google uvádí první místo mezi předtrénovanými modely v benchmarcích Gift-Eval, FEV-Bench a Time. TimesFM-3 je dostupný na GitHubu a Hugging Face, integrace do BigQuery má následovat v příštích týdnech.
