IBM은 Granite 시계열 통합 예측 모델을 발표했습니다: 네 가지 모델을 미세조정 없이 결합하여 안정적인 기본 예측 솔루션을 제공합니다.
IBM 리서치는 오픈소스인 Granite Timeseries Ensemble(v1)을 출시했으며, PatchTST-FM-r1/r2, FlowState 및 Tiny Time Mixers 등 네 가지 사전훈련 아키텍처를 통합해 제로 편향(zero-shot) 미세조정 없이도 확률적 앙상블 예측을 지원합니다. 기본적으로 동등한 가중치의 확률적 앙상블(Probabilistic Ensemble)을 채택하며, 사분위 범위 기반 적응형 가중치(IQR Ensemble) 옵션도 제공합니다. GIFT-Eval 벤치마크(2026-10-20 기준 스냅샷)에서 점예측 오차(MASE=0.683)는 최고의 단일 모델보다 약간 우수하며, 전반적인 로버스트성이 크게 향상되었습니다.