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基于 LLM 的在线时间序列预测的组合谱提示
Compositional Spectral Prompts for LLM-based Online Time Series Forecasting
AI 洞察该研究提出冻结 LLM 参数并使用频域提示进行在线时序预测。这意味着大模型的应用正从文本处理扩展至结构化数据分析，且无需微调即可快速适应非平稳环境，验证了 LLM 作为通用预测底座的潜力。核心结论LLM 时序预测正从「全量微调」向「冻结参数+频域提示」的轻量化适应转变。为什么重要在线时序预测常受限于非平稳环境的长期适应难题。利用 LLM 少样本能力并结合频域提示，可降低在线适应计算成本，为大模型在金融与工业数据等场景提供新范式。影响谁- Quantitative Analysts若该方法泛化能力强，可为高频交易等场景提供低微调成本的动态时序预测方案。
- AI 研究者验证了频域提示在 LLM 结构化数据建模中的有效性，拓展了提示工程边界。
后续看点后续应观察该方法在真实工业数据上的表现，特别是其相比传统时序模型在「未见模式」泛化上的精度与延迟指标。重要度 40/100