IBM 開源 3.85 億參數時間序列模型 Granite Time Series PatchTST-FM-r2,GIFT-Eval 零樣本評測獲開源授權榜首
新版架構改採結合自注意力與時間卷積的 Conformer 區塊,支援 8192 上下文長度與機率預測,並採雙重商業友善授權。
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新版架構改採結合自注意力與時間卷積的 Conformer 區塊,支援 8192 上下文長度與機率預測,並採雙重商業友善授權。
實驗將 GPT-5.5 Pro 前 1% 推理注入目標模型,Qwen3.8 的 STEM 答案重疊度大增 26.99%,Kimi K3 基礎重疊度最高。
模型保留 25% 全注意力層並引入 3D 卷積,使參數在推理時可即時更新,於 VSI-Bench 取得 64.4 分,超越 GPT-5。
團隊另建 450 萬樣本、3000 萬問答對的 TraceSpatial,模型軌跡表徵不綁特定機器人本體,可接 UR5 與 Unitree G1。
據實測,該 285B 模型透過混合精度與推測解碼,成功在消費級顯卡啟用視覺與工具呼叫,並支援最高 4M 上下文,作者已開源專用映像檔。