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title: "IBM 发布 385M 时序基础模型 PatchTST-FM-r2"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
published_at: "2026-09-11T22:42:10.591Z"
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article_section: "AI"
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# IBM 发布 385M 时序基础模型 PatchTST-FM-r2

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 9月12日 · 探所 Curio

_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。_

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；

## 来源档案
- **IBM Research 官方博客(Hugging Fac…**
- 厂商官方发布文，同时介绍模型、架构、训练语料、许可与使用代码示例，benchmark 数据均出自 IBM 团队自己的图注
- 官方一手，内容权威可信；但所有排名与对比图都由 IBM 团队给出并解读，榜单口径（限「可复现、零样本、无测试泄漏」子集）也是 IBM 自选，独立第三方尚未复核该子集排序。

## 延伸阅读
- **许可与榜单口径** · huggingface.co(6 分钟) — 想选型的人该看这一节：Apache 2.0 / OpenMDW 1.0 双许可、训练语料四个来源的披露方式，以及 IBM 为什幺把对比限定在「可复现零样本」子集 —— 这决定了你能不能用、以及榜位能不能横向比。

## 来源
1. [huggingface.co](https://huggingface.co/blog/ibm-research/ibm-releases-sota-granite-time-series)

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