31 августа Google выпустила TimesFM-3 — новую фундаментальную модель для работы с временными рядами. Задача семейства TimesFM — прогнозировать поведение системы на основе ретроспективных данных. В третьей версии исследователи применили токенизацию групп временных отсчетов, сам трансформер — decoder-only, а также заявлена поддержка множественных переменных (multi-variate).

Автор поста вспомнил полуторагодовалую задачу классификации сценариев поведения пользователя по данным энергопотребления. Задача нетипична для TimesFM, созданной для предсказания эволюции, но ради интереса он проверил, как с ней справятся современные ИИ-агенты. В итоге получился экспресс-тест разных подходов к вайб-кодингу: DeepSeek, OpenCode и Freebuff.

Читать далее

👉 Data Science | Machinelearning [ru]