谷歌研究团队近日推出了 TimesFM（时序基础模型）2.0，这是一个专为时间序列预测而设计的预训练模型。该模型旨在提升时间序列预测的准确性，并通过开源和科学共享的方式，推动人工智能的发展。TimesFM2.0模型具备强大的功能，能够处理高达2048个时间点的单变量时间序列预测，且支持任意预测时间跨度。值得注意的是，尽管模型的训练最大上下文长度为2048，但在实际应用中，可以处理更长的上下文。模型专注于点预测，同时实验性地提供了10个分位头，但这些在预训练后尚未经过校准。