近期，中国科学院软件研究所研究团队为提升大语言模型时间序列预测性能，提出了向量注入式上下文学习框架。该框架能够稳定提升时间序列预测性能，并可以降低计算开销。
大语言模型进行时间序列预测时面临一项主要挑战——预训练文本与时间序列数据在分布与结构上存在差异。传统方法采用全量微调来减少这种差异，但其训练成本高、显存占用大，限制了实际应用。
研究团队提出引入上下文学习的方法LVICL。该方法通过在输入提示中引入任务示例，使模型无需更新参数即可实现“类似微调”的效果。为提升上下文学习对示例选择与顺序敏感的不稳定问题，该方法提取示例的向量表示，并以置换不变的方法进行聚合，从而消除顺序敏感性；采用轻量适配器对聚合后的上下文向量进行精练，抑制其中可能干扰预测的分量，增强对示例选择的鲁棒性；将优化后的向量注入到大语言模型各层的残差流中，以可控方式引导模型进行预测。
研究团队在多个时间序列预测基准数据集上对LVICL进行系统评估。实验表明，LVICL在保持大语言模型完全冻结、训练开销降低的前提下，能够稳定复现并进一步放大上下文学习带来的收益。与轻量微调方法相比，LVICL在多种数据集与实验设置下均表现出更强的预测能力，并在效率与性能的平衡上展现出更好的实用性。
相关论文被互联网领域顶级国际学术会议The Web Conference 2026（WWW-26）录用。
论文链接
LVICL总体框架
11月13日，中国科学院分子细胞科学卓越创新中心高栋研究组等在《自然-遗传学》（Nature Genetics）上，发表了题为JAK/STAT signaling maintains an intermediate cell population during prostate basal cell fate det 本报北京11月11日讯（记者 林焕新）11月8日，十四届全国人大常委会第十二次会议表决通过了《中华人民共和国学前教育法》（以下简称“学前教育法”），标志着学前教育步入“有专门法可依”新阶段。今天，教育部召开新闻发布会，解 日前，教育部印发通知，部署各地各高校抢抓秋招关键期，于11月至12月集中开展2025届高校毕业生“秋季校园招聘月”系列活动。 本次活动以“协同联动拓岗位 凝心聚力促就业”为主题，将在全国范围内深入开展人才专场招 新华社利马11月14日电 当地时间11月14日，在赴利马对秘鲁进行国事访问并出席亚太经合组织第三十一次领导人非正式会议之际，国家主席习近平在《秘鲁人报》发表题为《让中秘友好之船扬帆远航》的 中国教育报-中国教育新闻网讯（记者 焦以璇）近日，由大中小学德育一体化国家教材建设重点研究基地主办的“大中小学思想政治教育一体化：教材建设与发展研究学术研讨会”在北京师范大学举行。北京师 中国教育报-中国教育新闻网讯（记者 程墨 通讯员 高翔）11月12日，华中科技大学发布消息，华中科技大学国家脉冲强磁场科学中心教授李亮团队日前与东方电气集团东方电机有限公司合作，成功实现了26兆瓦 。本文链接：研究提出新型时间序列预测框架http://www.sushuapos.com/show-12-2556-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 量子电路优化研究获进展
下一篇： 可持续超润滑水凝胶研究获进展