O Google Research apresenta o TimesFM-ICF, um modelo de base de séries temporais que se adapta a exemplos no contexto durante a inferência, combinando resultados de ajuste fino supervisionados sem treinamento adicional. O método usa tokens separadores e pré-treinamento contínuo para melhorar a precisão da previsão em 6,8% em comparação com os modelos de disparo zero. Isso permite que as empresas façam previsões orientadas por dados mais rapidamente com o mínimo de configuração.