transformers.js 项目新增 PatchTST 和 PatchTSMixer 时间序列预测模型支持

在时间序列预测领域，PatchTST（Patch Time Series Transformer）和 PatchTSMixer 是两种新兴的深度学习架构，它们通过创新的补丁处理机制显著提升了预测性能。近期，transformers.js 项目团队为 JavaScript 开发者带来了这两个重要模型的支持，使得前端开发者也能直接在浏览器或 Node.js 环境中运行这些先进的预测模型。

PatchTST 模型的核心创新在于将时间序列数据分割为多个重叠或不重叠的补丁（patches），然后通过 Transformer 架构处理这些补丁。这种方法不仅降低了计算复杂度，还能更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。transformers.js 实现的版本完全复现了原始 Python 版本的功能，包括完整的预测能力。

紧随其后，团队又快速实现了 PatchTSMixer 系列模型，包括基础模型 PatchTSMixer 和专门用于预测任务的 PatchTSMixerForPrediction。这些模型采用混合架构设计，结合了补丁处理和全连接层的优势，在保持高性能的同时进一步优化了计算效率。

对于开发者而言，使用这些新模型非常简单。通过 AutoConfig 可以轻松加载预训练配置，而模型本身则支持标准的预测接口。例如，PatchTSMixerForPrediction 可以直接接收时间序列输入并输出未来多步的预测结果。

值得注意的是，transformers.js 团队展现了极高的响应速度，从功能请求到完整实现仅用了几天时间。这种快速迭代不仅体现了团队的技术实力，也展示了开源社区协作的高效性。

随着时间序列分析在金融、物联网、能源管理等领域的应用日益广泛，这些新模型的加入为 JavaScript 生态带来了强大的预测工具。开发者现在可以在保持现有技术栈的同时，轻松集成最先进的时间序列预测能力到他们的应用中。

transformers.js 团队还表示，他们将继续关注时间序列领域的最新进展，未来可能会考虑添加更多先进的预测模型，如 IBM 的 TinyTimeMixer 等架构，进一步丰富 JavaScript 生态中的时间序列分析工具集。