TimesFM-3: A zero-shot foundation model for multivariate forecasting
Google Research Blog1402 字 (约 6 分钟)
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Google推出TimesFM-3，首个支持多变量零样本预测的时序模型，在多个基准测试中显著超越现有方法。
入选理由：TimesFM-3参数量330亿，预训练数据覆盖1万亿时间点
FeaturedArticle#时间序列预测#基础模型#Google#机器学习英文
论文
M4
别名：Baichuan-M4
时间序列预测基准测试数据集
已跟踪 3 条高相关材料
TraeAI 观察
最近变化
2026-08-31 · TimesFM-3参数量330亿，预训练数据覆盖1万亿时间点
为什么值得关注
M4 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
AI医疗GoogleLLMLM Studiolocal inference
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TimesFM-3: A zero-shot foundation model for multivariate forecasting
Google Research Blog · 8.5 分
Google推出TimesFM-3，首个支持多变量零样本预测的时序模型，在多个基准测试中显著超越现有方法。
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AI看病成为医患新包袱？补上「多轮追问」，通用AI才迈得过医疗关
量子位 · 8.5 分
医疗AI需具备多轮追问与循证能力，百川智能M4通过结构化重构实现医疗增强。
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Running local models on an M4 with 24GB memory
Hacker News Best · 8.5 分
在配备24GB内存的M4芯片MacBook上，使用LM Studio运行Qwen 3.5-9B（q4_k_s量化版本）可实现约40 tokens/秒推理速度，支持128K上下文和工具调用，适合本地开发与研究任务。
相关材料
已收录 3 条与 M4 相关的内容，按评分排序。
AI看病成为医患新包袱？补上「多轮追问」，通用AI才迈得过医疗关
量子位3793 字 (约 16 分钟)
85
医疗AI需具备多轮追问与循证能力，百川智能M4通过结构化重构实现医疗增强。
入选理由：M4在HealthBench Professional评测中得分55.1，显著高于GPT-5.5。
FeaturedArticle#AI医疗#大模型#百川智能#医疗AI中文
Running local models on an M4 with 24GB memory
Hacker News Best1675 字 (约 7 分钟)
85
Running Qwen 3.5-9B (q4_k_s quantized) on an M4 MacBook with 24GB RAM achieves ~40 tokens/sec, supports 128K context and tool use for local development.
入选理由：Qwen 3.5-9B (q4_k_s) 在M4 Mac上以40 tokens/秒速度运行，支持128K上下文和工具使用
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