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标题：图像模型 VisionTS 跨界挑战时序预测，无需微调即可比肩顶级模型
正文：
近日，浙江大学和 Salesforce 亚洲研究院的学者们提出了一种创新的时间序列预测框架 VisionTS，该框架基于计算机视觉模型 MAE（Masked Autoencoders），在无需对时间序列数据进行微调的情况下，实现了与顶级时序预测模型相媲美甚至超越的性能。
这项研究由浙江大学计算机四年级博士生陈谋祥担任第一作者，Salesforce 亚洲研究院高级科学家刘成昊担任通讯作者。研究工作得到了浙江大学、道富科技和 Salesforce 的共同支持。
过去的研究尝试将大语言模型（LLM）应用于时序预测，但效果并不理想。与此不同，浙大和 Salesforce 的研究团队发现，图像模型在时序预测领域具有潜在的迁移能力。VisionTS 框架正是基于这一发现，它将时间序列数据转化为图像形式，利用 MAE 模型进行预测。
VisionTS 的核心优势在于其能够直接从自然图像（如 ImageNet）中预训练，而不需要对时间序列数据进行额外的微调。实验结果表明，VisionTS 在涵盖多个领域的 35 个基准数据集上表现出色，其预测性能甚至超过了专门为时序预测设计的模型，如 Moirai 和 TimesFM。
这项研究不仅证明了计算机视觉和时间序列预测之间的密切联系，也展示了图像模型在处理连续数据方面的潜力。VisionTS 的成功表明，图像→时间序列的迁移能力要强于文本→时间序列，为时序预测领域提供了新的研究方向。
论文题目为“VisionTS: Visual Masked Autoencoders Are Free-Lunch Zero-Shot Time Series Forecasters”，已发表在 arXiv 专栏上，并提供了代码仓库供社区进一步研究。
随着人工智能技术的不断发展，VisionTS 的提出为时间序列预测领域带来了新的视角和方法，有望推动该领域的研究和应用向前发展。
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