（ICLR-2024）TIME‑LLM：基于大语言模型重编程的时间序列预测论文内容：TIME-LLM 提出了一种无需微调大语言模型主体、即可用于时间序列预测的全新框架。通过将时间序列片段重编程为一组可被 LLM 理解的“文本原型”，并结合包含数据背景、任务指令与统计特征的 Prompt-as-Prefix 提示结构，模型成功激活了 LLM 的跨模态推理能力。实验表明，TIME-LLM 在长期、短期、少样本与零样本预测任务中均显著超越现有专用时间序列模型，在效率上又极其轻量，为构建通用、跨领域的时序预测模型提供了新的范式。