Timesfm

No dia 31 de agosto de 2026 o Google lançou o TimesFM 3.0, um modelo fundacional de séries temporais e na mesma semana eu já estava me questionando: Esse modelo bate um gradient boosting básico? Quais são os prós e contras? Então usei a competição M5 de previsão de demanda do Walmart do Kaggle para construir meus próprios benchmarks. A pergunta que me interessa não é só quem ganha mas quanto custa cada ponto de acurácia, em esforço humano e em máquina. Um modelo fundacional promete previsão sem treino; o gradient boosting global precisa de alguma engenharia de features e certa experiência para entregar resultados satisfatórios. Medir os dois na mesma régua mostra onde cada promessa se paga.