أطلقت جوجل ريسيرش TimesFM-3، وهو نموذج أساسي للتسلسلات الزمنية يحتوي على 330 مليون معامل، يتنبأ بعدة سلاسل زمنية مترابطة في تمرير أمامي واحد. وعلى عكس الإصدارات الأحادية المتغيرة السابقة، تم تدريبه أصلاً للتنبؤ متعدد المتغيرات على أكثر من تريليون نقطة زمنية، ويقبل أهدافاً متعددة، ومتغيرات سابقة، ومتغيرات ماضية-مستقبلية دون ضبط دقيق خاص بالمهمة.

  • يستخدم انتباهاً زمنياً سببياً متبادلاً مع انتباهاً كاملاً للمتغيرات لنمذجة التبعيات بين السلاسل بنمط الصفرية.
  • يسمح القناع المتصل للبقع (Contiguous Patch Masking) للنموذج بإنتاج الأفق بأكمله في تمرير أمامي واحد، مع 9 كميات لكل خطوة.
  • يحتل المرتبة الأولى بين النماذج الأساسية على لوحات القيادة GIFT-Eval وfev-bench وTIME لكل من المقاييس النقطية والاحتمالية.
  • تراخيص الأوزان مقيدة بعدم الاستخدام التجاري وعدم الإنتاج؛ ويبقى TimesFM 2.5 الخيار المرخص بموجب Apache-2.0 للنشر.

يمكن النموذج من التنبؤ المشترك لأهداف متعددة ومتغيرات دون ضبط دقيق، مما يوفر دقة محسّنة عبر المعايير القياسية مقارنةً بالنماذج الأساسية السابقة.