IBM 发布 385M 时序基础模型 PatchTST-FM-r2

IBM 放出 Granite 时序基础模型家族的新成员 PatchTST-FM-r2（前版 r1 的升级）,约 **385M 参数**,上下文最长 8192 步，可输出 99 分位概率预测并支持缺失值填补。

架构上 r2 把主干从标准 transformer 层换成源自语音处理的 **conformer 层** —— 自注意力之外加了时序卷积，让卷积覆盖短程结构、注意力去管长程关系；

💡 为什么值得看零样本时序预测的开源可选权重又多一个：该模型在同一可复现口径下许可最宽松、成绩最好。