这些时间序列模型可以直接在哪些 SQL 函数中调用？
可以通过 Confluent 的 AI_FORECAST 和 AI_DETECT_ANOMALIES Flink SQL 函数直接调用，切换模型只需修改 SQL 参数。
Real-Time Intelligence with IBM Time Series Models on Confluent
（翻译）借助 Confluent 上的 IBM 时间序列模型实现实时智能
资讯摘要
A Blog post by IBM Research on Hugging Face
AI 摘要
IBM与Confluent合作，将Granite时间序列基础模型集成到Confluent Cloud中，通过Flink SQL原生调用AI_FORECAST和AI_DETECT_ANOMALIES函数，支持预测、异常检测等任务。提供PatchTST-FM、FlowState、TTM、TSPulse四种互补模型，强调零配置、内置治理和成本效率，可在流数据上直接运行，面向实时决策场景。
AI 问答
该组合提供哪四种时间序列基础模型？
提供 PatchTST-FM、FlowState、TTM 和 TSPulse 四种互补模型，分别面向不同的预测、异常检测和分类场景。
在 Confluent Cloud 中原生推理有哪些主要优势？
零配置、内置治理与可追溯性、数据不出 Confluent Cloud、无云进出流量费用，并可用 SQL 快速构建预测和异常检测管道。
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