ingest(raw): add TimesFM 3.0 X-post

raw/xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md

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+---
+type: xpost
+source_url: https://x.com/0xJokker/status/2096362349644906555
+retrieved: 2026-09-06
+author: "@0xJokker"
+is_thread: false
+quote_count: 3
+---
+
+# X-Post: TimesFM 3.0 als lokales Zeitreihenmodell
+
+## Quelle
+
+Jokker (@0xJokker) veröffentlichte den spanischsprachigen X-Post am 05.09.2026. Der Beitrag hatte beim Abruf 72.493 Aufrufe, 848 Likes, 128 Reposts und 27 Antworten. Er enthält ein Bild eines README-Ausschnitts zum Projekt TimesFM.
+
+## Inhalt des Posts
+
+Der Post behauptet, Google habe TimesFM als Modell zur Muster- und Zeitreihenprognose veröffentlicht. Als Beispiele nennt er Verkäufe, Nachfrage, Marktpreise, Webverkehr und Krypto-Volatilität. Außerdem nennt er 100 Milliarden reale Trainingsdatenpunkte, Zero-Shot-Prognosen ohne zusätzliches Training, lokale Ausführung, Datenschutz sowie ein kostenloses Open-Source-Angebot. Ein Repository werde in den Kommentaren verlinkt; im Posttext steht kein Repository-Link.
+
+## Sichtbarer Screenshot
+
+Der Screenshot zeigt einen README-Ausschnitt mit dem Titel „TimesFM“. Sichtbar sind der Hinweis auf TimesFM 3.0, der Checkpoint `google/timesfm-3.0-pytorch`, ein Verweis auf die TimesFM-Hugging-Face-Collection, den Google-Research-Blog sowie die Angabe „Apache-2.0 license“. Der Screenshot nennt außerdem BigQuery ML, Google Sheets und Vertex Model Garden als Google-Produkte beziehungsweise Integrationen. Das gezeigte README erklärt, dass die offene Version kein offiziell unterstütztes Google-Produkt ist.
+
+## Gegenprüfung der sichtbaren Angaben
+
+Das öffentliche Repository [google-research/timesfm](https://github.com/google-research/timesfm) beschreibt TimesFM 3.0 als Modell für univariate und multivariate Zeitreihen mit Kovariaten und nennt eigene Spitzenplatz-Claims für fev-bench, TIME und GIFT-Eval. Der Quellcode ist Apache-2.0-lizenziert. Laut [Hugging Face](https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch) stehen die TimesFM-3.0-Standardgewichte unter einer separaten Non-Commercial License v1.0 und sind nicht für kommerzielle oder produktive Nutzung freigegeben.
+
+Die Google-Research-Seite zum ursprünglichen TimesFM nennt 100 Milliarden reale Zeitreihenpunkte im Pretraining des 2024 beschriebenen Modells. Die TimesFM-3.0-Modellkarte nennt dagegen GiftEvalPretrain, Wikipedia Pageviews, Google Trends sowie synthetische und augmentierte Daten; die 100-Milliarden-Angabe wird in den hier geprüften 3.0-Unterlagen nicht als identische 3.0-Trainingszahl bestätigt.
+
+Die offizielle Dokumentation zeigt lokale PyTorch-Inferenz mit heruntergeladenem Checkpoint. Die geprüften Unterlagen enthalten keine konkreten Hardware- oder Geschwindigkeitsangaben und keine eigenständige Evaluation für Finanz- oder Krypto-Prognosen.
+
+## Abrufstatus
+
+Der X-Post war über X sowie die öffentliche Fxtwitter-API abrufbar. Das im Bild erkennbare Projekt ließ sich über das offizielle Google-Research-Repository und die TimesFM-3.0-Modellkarte gegenprüfen. Der im Post angekündigte Kommentar-Link zum Repository war im sichtbaren Posttext nicht enthalten und wurde nicht als eigenständige Quelle übernommen.

wiki/concepts/llm/timesfm-time-series-forecasting.md

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+---
+created: 2026-09-06
+updated: 2026-09-06
+sources: [xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md]
+tags: [timesfm, time-series, forecasting, foundation-model, zero-shot, google-research, local-ai, open-weights]
+---
+
+# TimesFM — Foundation Model für Zeitreihenprognosen
+
+## Kurzfassung
+
+[TimesFM](https://github.com/google-research/timesfm) ist Googles vortrainiertes Foundation Model für Zeitreihenprognosen. Die Modellfamilie soll neue Zeitreihen ohne datensatzspezifisches Nachtraining prognostizieren können. Ein X-Post von [Jokker](https://x.com/0xJokker/status/2096362349644906555) macht daraus eine zugespitzte Kurzmeldung: lokal, zero-shot, kostenlos und Open Source. Die technische Lage ist brauchbar, aber der Lizenzsatz braucht ein Sternchen — natürlich genau dort, wo die Werbebotschaft keines vorsieht. 🎩
+
+## Was der X-Post behauptet
+
+Der spanischsprachige Post vom 05.09.2026 nennt als Anwendungsbeispiele Verkäufe, Nachfrage, Marktpreise, Webtraffic und Krypto-Volatilität. Er behauptet außerdem:
+
+- Training auf 100 Milliarden realen Datenpunkten,
+- Zero-Shot-Prognosen ohne erneutes Training,
+- vollständig lokale Ausführung und damit Datenschutz,
+- ein kostenloses Open-Source-Modell.
+
+Ein Screenshot verweist auf den Checkpoint `google/timesfm-3.0-pytorch` und auf das öffentliche Repository. Der angekündigte Repository-Link in den Kommentaren war beim Abruf im Posttext nicht enthalten; der Screenshot und die offiziellen Projektseiten reichen jedoch zur Identifikation des Projekts.
+
+## TimesFM 3.0
+
+Das offizielle [Repository](https://github.com/google-research/timesfm) beschreibt TimesFM 3.0 als Modell für univariate und multivariate Zeitreihen. Es unterstützt sowohl vergangenheitsbasierte als auch vergangenheits- und zukunftsbekannte Kovariaten. Die [Modellkarte](https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch) nennt eine Stacked-Mixing-Transformer-Architektur mit Variate Attention und CPM Iterative RevIN, 20 Transformer-Schichten, Modelldimension 1280 und 16 Köpfen.
+
+Das Repository nennt für TimesFM 3.0 eigene Rang-1-Claims auf drei Benchmarks:
+
+- fev-bench: 100 reale Forecasting-Aufgaben,
+- TIME: 50 Domänendatensätze und 98 Evaluationsaufgaben,
+- GIFT-Eval: Rang 1 unter Foundation Models.
+
+Das sind Angaben aus der Projekt-Dokumentation, keine unabhängige Replikation. Für konkrete Finanz- oder Krypto-Prognosen belegen sie ebenfalls keinen wirtschaftlichen Erfolg.
+
+## 100 Milliarden Datenpunkte: ältere Angabe, nicht automatisch 3.0
+
+Der [Google-Research-Beitrag zum ursprünglichen TimesFM](https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/) beschreibt ein Pretraining auf 100 Milliarden realen Zeitreihenpunkten. Diese Zahl erklärt den X-Post, darf aber nicht ohne Zusatz als bestätigte TimesFM-3.0-Trainingszahl weitergereicht werden.
+
+Die TimesFM-3.0-Modellkarte nennt als Datenquellen GiftEvalPretrain ohne Überschneidung mit fev-bench, Wikipedia Pageviews, Google Trends sowie synthetische und augmentierte Daten. Eine identische 100-Milliarden-Angabe für genau diesen Checkpoint ist in den hier geprüften 3.0-Unterlagen nicht ausgewiesen.
+
+## Lokal und offen — mit Lizenzgrenze
+
+Lokale Inferenz ist grundsätzlich möglich: Die offizielle README zeigt PyTorch-Ausführung mit heruntergeladenem Checkpoint und einem lokalen Gerät. Das ist ein realer Vorteil für Datenschutz und reproduzierbare Inferenz, sagt aber nichts über Hardwarebedarf, Geschwindigkeit oder Prognosequalität im Einzelfall.
+
+Die Lizenzlage trennt Code und Gewichte:
+
+| Bestandteil | Status |
+|---|---|
+| Repository-Quellcode | Apache 2.0 |
+| TimesFM-Gewichte bis 2.5 | Laut Repository Apache 2.0 |
+| TimesFM-3.0-Standardgewichte | TimesFM Non-Commercial License v1.0; keine kommerzielle oder produktive Nutzung |
+
+„Open Source“ trifft damit auf den Code zu, aber nicht ohne Einschränkung auf die Standardgewichte von TimesFM 3.0. „Kostenlos“ ist keine Aussage über Produktionsrechte.
+
+## Einordnung in Googles Foundation-Model-Familie
+
+TimesFM erweitert das Foundation-Model-Muster von Text auf Zeitreihen: Zeitreihen-Patches fungieren als Eingabeeinheiten, und das Modell erzeugt zukünftige Patches. [TabFM](tabfm-zero-shot-tabular-foundation-model.md) überträgt die Zero-Shot-Idee auf tabulare Klassifikation und Regression. Beide Projekte zeigen eine Verschiebung weg vom klassischen „pro Datensatz ein Modell trainieren“ — allerdings ersetzt Zero-Shot nicht die Prüfung von Datenqualität, Drift, Unsicherheit und Kosten.
+
+## Ehrliche Kante
+
+- Der X-Post ist eine Sekundärdarstellung mit Werbesprache, kein Benchmark-Report.
+- Die Benchmark- und Leistungsangaben zu TimesFM 3.0 stammen aus der offiziellen Projekt-Dokumentation.
+- Die 100-Milliarden-Zahl ist für das ursprüngliche TimesFM offiziell dokumentiert, aber nicht automatisch eine 3.0-Zahl.
+- Lokale Ausführung ist dokumentiert; konkrete Hardware- und Laufzeitangaben fehlen in der Quelle.
+- Eignung für Marktpreis- oder Krypto-Prognosen wurde durch den Post nicht belegt.
+
+## Verwandte Seiten
+
+- [[tabfm-zero-shot-tabular-foundation-model.md|TabFM — Googles Zero-Shot-Modell für Tabulardaten]]
+- [[llm-model-catalog.md|LLM Model Catalog]]
+- [TimesFM-Repository](https://github.com/google-research/timesfm)
+- [TimesFM 3.0 auf Hugging Face](https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch)
+- [TimesFM-Paper, arXiv:2310.10688](https://arxiv.org/abs/2310.10688)
+- [Google Research: A decoder-only foundation model for time-series forecasting](https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/)
+
+## Quelle
+
+- [`raw/xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md`](../../raw/xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md)
+- [X-Post von @0xJokker](https://x.com/0xJokker/status/2096362349644906555)

wiki/index.md

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 *Auto-generated: 2026-07-07*
 
-*Letzte Aktualisierung: 2026-09-06 (181. Update — X-Post von @AnatoliKopadze zu einem angeblichen Elon-Musk-„Fünf Jahre Arbeit“-Claim. Raw: `raw/xpost/2026-09-06_anatoli-kopadze-musk-five-years-work-claim.md` (neu; Abruf widersprüchlich: Seitentitel nennt Musk-These, sichtbarer Teaser nur Claude-Guide). Wiki-Update: `concepts/llm/ai-intelligence-commoditization-thesis.md` — verwandte Musk-Prognosen auffindbar, exakter Wortlaut und Frist nicht primär belegt; als Engagement-/Zukunftsclaim eingeordnet.)*
+*Letzte Aktualisierung: 2026-09-06 (183. Update — X-Post von @seeconvm zu Claude-Code-Teams und Graph Engineering. Raw: `raw/xpost/2026-09-06_seeconvm-claude-code-graph-engineering.md` (neu; sichtbarer Teaser dokumentiert, 85-%- und Team-Output-Claims als nicht unabhängig verifiziert markiert). Wiki-Update: `concepts/agents/harness-loop-graph-engineering.md` (Praxis-Claim zur Graph-Ebene ergänzt).)*
+*Vorherige Aktualisierung: 2026-09-06 (182. Update — X-Post von @0xJokker zu TimesFM 3.0. Raw: `raw/xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md` (neu; Post und Screenshot geprüft, Lizenz- und 100-Milliarden-Claim gegen offizielle TimesFM-Quellen eingeordnet). Wiki: `concepts/llm/timesfm-time-series-forecasting.md` (neu — Zeitreihen-Forecasting, Zero-Shot, lokale Inferenz und Lizenzgrenze der 3.0-Gewichte).)*
+*Vorherige Aktualisierung: 2026-09-06 (181. Update — X-Post von @AnatoliKopadze zu einem angeblichen Elon-Musk-„Fünf Jahre Arbeit“-Claim. Raw: `raw/xpost/2026-09-06_anatoli-kopadze-musk-five-years-work-claim.md` (neu; Abruf widersprüchlich: Seitentitel nennt Musk-These, sichtbarer Teaser nur Claude-Guide). Wiki-Update: `concepts/llm/ai-intelligence-commoditization-thesis.md` — verwandte Musk-Prognosen auffindbar, exakter Wortlaut und Frist nicht primär belegt; als Engagement-/Zukunftsclaim eingeordnet.)*
 *Vorherige Aktualisierung: 2026-09-06 (180. Update — GameStar Podcast „Der Sargnagel für AAA-Gaming“: Audio-Transkript zur KI-bedingten Speicher-/Hardwarekrise, steigenden Gaming-Kosten und AAA-Folgen. Raw: `raw/podcast/2026-09-06_gamestar-sargnagel-aaa-gaming.md` (neu). Wiki: `concepts/hardware/gaming-hardwarekrise-ai-speicher.md` (neu; Podcast-Zahlen als unbestätigte Angaben markiert).)*
 *Letzte Aktualisierung: 2026-09-06 (179. Update — OpenClaw Cast: Quellen- und Inhaltskorrektur zur Audiofolge „OpenClaw 2.0’s Repair Command Deletes What It Doesn’t Recognize“ (22:43; fiktive Hosts, Titel/Beschreibung weichen vom Audiotext ab). Raw: `raw/other/2026-09-06_openclaw-cast-episode-identification-correction.md` (neu). Wiki-Update: `concepts/agents/ai-coding-infrastructure-resilience.md` (Quellenkritik ergänzt; Outage-Drill bleibt als Architekturidee, Produktclaims nicht als Fakten).)*
 *Letzte Aktualisierung: 2026-09-06 (178. Update — AI-Coding-Infrastruktur: Ausfälle, Tokenkosten und 30-Minuten-Outage-Drill (Podcast-Audio, STT-Zusammenfassung; Quelle/Feed nicht zuverlässig identifiziert). Raw: `raw/podcast/2026-09-06_ai-coding-infrastructure-crisis-outage-drill.md` (neu). Wiki: `concepts/agents/ai-coding-infrastructure-resilience.md` (neu — Provider-Ausfall, Token-Bloat, versionierter Harness, Isolation und getesteter Fallback-Drill).)*
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 | [Muse Glimmer — lokal über Ollama (Meta)](concepts/llm/muse-glimmer-ollama.md) | Meta öffnet Gewichte für Muse Glimmer (30B dense) — jetzt lokal lauffähig über Ollamas MLX-Engine auf Apple Silicon, nativ für Claude Code, Codex und Always-on-Agent-Workflows. Muse Spark 1.2 (Foundation-Modell) folgt. Weitere Plattformen (NVIDIA/AMD) in Kürze. Baustein für dezentrale lokale KI. **Roemmele (10.08.):** reine Apache-2.0-Lizenz, läuft auf Consumer-GPU (~4-bit <20 GB), genuin agentic, multimodal (128k, 100+ Sprachen), schlägt Gemma-4 31B/Qwen3.6 27B auf Agentic-Suites. "American Open Source is back" | xpost/2026-08-10_ollama-muse-glimmer-local.md + xpost/2026-08-10_roemmele-muse-glimmer-open-source.md |
 | [Local LLM Laptop Guide — Best Models Without a $10k Mac Studio](concepts/llm/local-llm-laptop-guide.md) | Paul Couvert: Top 5 local models for any laptop. Qwen3.6-27B/35B-A3B (coding), Gemma 4 12B (everyday), Parakeet 0.6B v3 (STT), Gemma 4 E4B (phone), Gemma 4 26B diffusion (speed). Unsloth quants + LM Studio/llama.cpp. Cross-platform companion to MLX MoE page. Resolves dense-27B tension (framework+quantization context) | xpost/2026-06-29_paulcouvert-local-llm-laptop-guide.md |
 | [TabFM — Google's Zero-Shot Foundation Model for Tabular Data](concepts/llm/tabfm-zero-shot-tabular-foundation-model.md) | Google Research (30.06.2026): Zero-shot Klassifikation + Regression auf tabularen Daten ohne datensatz-spezifisches Training. Hybrid-Attention-Architektur (TabPFN row/col attention + TabICL ICL Transformer), Training auf 100M+ synthetischen SCM-Datensätzen. #1 auf TabArena. BigQuery-Integration via `AI.PREDICT` SQL. Non-commercial weights auf HF, Apache-2.0 code auf GitHub | other/2026-07-01_google-tabfm-zero-shot-tabular-foundation-model.md |
+| [TimesFM — Foundation Model für Zeitreihenprognosen](concepts/llm/timesfm-time-series-forecasting.md) | Google Research: vortrainiertes Zeitreihenmodell für Zero-Shot-Forecasts; TimesFM 3.0 unterstützt uni-/multivariate Reihen und Kovariaten. Lokale PyTorch-Inferenz dokumentiert. Code Apache-2.0, Standardgewichte 3.0 jedoch Non-Commercial; 100-Mrd.-Datenpunkt-Claim stammt aus der ursprünglichen TimesFM-Beschreibung und ist nicht automatisch eine 3.0-Zahl | xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md |
 | [PoisonAI — Knowledge Poisoning als Angriffsvektor auf LLMs](concepts/llm/poisonai-knowledge-poisoning.md) | r/PoisonAI systematisches Vergiften von LLM-Trainingsdaten. 4-Stufen-Angriff (Injection → Ingestion → Reproduction → Amplification). Open Weights vs. Closed Models Vulnerability-Matrix. LLM-Antworten ≠ Suchmaschinen-Fakten. Quellen: c't 4004 #30 | youtube/2026-07-02_ct4004-anthropic-ceo-panik-open-weights-poisonai.md |
 | [KI-Investitionsblase — The AI Investment Bubble](concepts/llm/ai-investment-bubble.md) | Drei Wirkungstreffer (02.07.2026): Meta verkauft überschüssige Compute-Kapazität, Karp (Palantir) nennt OpenAI/Anthropic "Parasiten", Oracle warnt vor Datacenter-Buildout-Verzögerung. **Update 19.08.:** Globaler KI-/Halbleiter-Ausverkauf (US und Asien), steigende Treasury-Renditen und möglicher Refinanzierungsdruck auf Datacenter-CapEx; Perplexity-Inhalt über Jina Reader rekonstruiert (direkter Abruf 403). **Update 19.08.:** The Bitcoin Layer (Podcast) als Kontext — Bitcoin als Fluchtroute aus dem fiat-Kapitalüberbau (⚠️ Inhalt nicht verifiziert) | other/2026-08-19_asian-markets-ai-selloff.md + youtube/2026-07-02_finanzmarktwelt-3-wirkungstreffer-ki-blase.md + blog/2026-07-02_berliner-zeitung-openai-staatsbeteiligung.md + xpost/2026-08-14_financelancelot-nvidia-circular-financing-bubble.md + other/2026-08-19_bitcoin-layer-global-macro-update.md |
 | [Model Coding Benchmarks — Price-Performance Comparison](concepts/llm/coding-benchmark-price-performance.md) | atomic.chat One-Shot Test: 4 Modelle (Fable 5, GPT 5.5, Opus 4.8, GLM 5.2), HTML5 Canvas Physics. **GLM 5.2: B+ at $0.08 — 39× cheaper than Fable 5 ($3.12, A+)**. Logarithmic quality-cost curve. Validates chinese-model-cost-routing thesis with extreme data point | xpost/2026-07-02_atomicchat-coding-benchmark-fable5-gpt55-opus48-glm52.md |
@@ -589,3 +592,5 @@
 | `raw/blog/2026-09-06_second-life-virtuell-chatten-community.md` | blog | „Virtuelle Welten / Das zweite Leben" (Blogartikel net.ddnss.de, ca. 2006, Web-3.0-Frühphase; geteilt von Netbits @NetLightning, OME Topic 2193, 06.09.2026): Second Life als virtuelle 3D-Welt mit UGC, Linden-Dollar-Wirtschaft, 3D-Modeller/LSL, 2.000-CPU-Kern-Grid; Autor-Anekdote: Virus-Textur auf Avatar-T-Shirt ohne Vorwissen des Autors (kein Corona-Bezug, keine Werbekampagne). Wiki: `concepts/second-life-virtuelle-welten.md` (neu) — zeitgenössische Zahlen (300.000 Nutzer) ohne Primärquelle gekennzeichnet, Einordnung vs. spätere Metaverse-Wellen (Roblox, Fortnite, Facebook-Rebranding 2021) |
 | `raw/youtube/2026-09-06_ed-zitron-ai-bs-2027-breaks.md` | youtube | The Diary Of A CEO: „The Man Who Calls BS On AI: They’re LYING About AI, 2027 Is When It All Breaks!“ mit Ed Zitron — KI-Kritik und Bruchprognose 2027 laut Titel. ⚠️ Metadata-only: kein Transcript oder belastbare Videobeschreibung verfügbar; Claims unverifiziert |
 | `raw/podcast/2026-09-06_gamestar-sargnagel-aaa-gaming.md` | podcast | GameStar Podcast „Der Sargnagel für AAA-Gaming“ — Audio-Transkript: KI-Rechenzentrumsnachfrage nach HBM/DRAM, steigende GPU-/SSD-Preise, längere Upgrade-Zyklen, AAA-/Cloud-/Konsolenfolgen; Podcast-Angaben nicht unabhängig verifiziert |
+| `raw/xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md` | xpost | @0xJokker: TimesFM als lokales Zero-Shot-Zeitreihenmodell für Nachfrage, Preise, Webtraffic und Krypto-Volatilität; 100-Mrd.-Datenpunkt-, Lokal- und Open-Source-Claims gegen offizielle TimesFM-3.0-Quellen eingeordnet; Code Apache-2.0, 3.0-Standardgewichte Non-Commercial |
+| `raw/xpost/2026-09-06_seeconvm-claude-code-graph-engineering.md` | xpost | @seeconvm: sichtbarer Teaser zum Head of Claude Code — 85 % der Engineers liefen mit Dutzenden/Hunderten Agenten; Graph Engineering statt linearer Ketten. 85-%- und Team-Output-Claims nicht unabhängig verifiziert |

wiki/log.md

@@ -3001,3 +3001,14 @@ Bestehende `post-transformer-llm-architectures.md` bleibt als Vier-Säulen-Über
 **Quelle:** [@AnatoliKopadze](https://x.com/AnatoliKopadze/status/2096584151436513582), geteilt von Rüdiger (@Stelariz_75) im OME-Topic „Tips & Tricks“.
 **Ergebnis:** Der Post behauptet, Elon Musk habe eine höchstens fünfjährige Restfrist für den Verkauf menschlicher Arbeit prognostiziert. Der Abruf war widersprüchlich: Seitentitel mit Musk-These, sichtbarer Teaser nur zu einem Claude-Guide. Verwandte Musk-Prognosen sind auffindbar, der exakte Wortlaut und die Frist aber nicht primär belegt. Als zugespitzter Zukunfts-/Engagement-Claim eingeordnet, nicht als Arbeitsmarktprognose.
 **Dateien:** `raw/xpost/2026-09-06_anatoli-kopadze-musk-five-years-work-claim.md`; Update in `wiki/concepts/llm/ai-intelligence-commoditization-thesis.md`.
+
+## 2026-09-06 — X-Post: TimesFM 3.0 als lokales Zeitreihenmodell
+
+**Type:** ingest | **Scope:** raw/xpost, wiki/concepts/llm, wiki/index, wiki/log
+**Quelle:** [@0xJokker](https://x.com/0xJokker/status/2096362349644906555), X-Post vom 05.09.2026; Post und Screenshot am 06.09.2026 abgerufen.
+**Ergebnis:** Der Post bewirbt TimesFM als Googles lokales Zero-Shot-Modell für Zeitreihen und nennt Verkäufe, Nachfrage, Preise, Webtraffic und Krypto-Volatilität als Beispiele. Das offizielle Repository und die TimesFM-3.0-Modellkarte bestätigen die Modellidentität, lokale PyTorch-Inferenz sowie uni-/multivariate Forecasts mit Kovariaten. Die 100-Milliarden-Zeitpunkte stammen aus der offiziellen Beschreibung des ursprünglichen TimesFM und werden nicht ungeprüft als 3.0-Trainingszahl übernommen. Ebenso wurde die Lizenzwerbung korrigiert: Der Code ist Apache-2.0, die Standardgewichte von TimesFM 3.0 stehen unter einer Non-Commercial License v1.0.
+**Dateien:**
+- raw (NEW): `raw/xpost/2026-09-06_0xjokker-timesfm-3.md`
+- wiki (NEW): `wiki/concepts/llm/timesfm-time-series-forecasting.md`
+- `wiki/index.md` (182. Update-Zeile, LLM-Tabelle und Raw-Source-Katalog ergänzt)
+- `wiki/log.md` (dieser Eintrag)