最新研究论文系统探讨了大型语言模型（LLMs）在时间序列分析领域的跨模态适配技术。该研究聚焦数据对齐、多模态融合及下游任务表现三大核心环节，揭示了LLMs在金融预测、工业设备监测、医疗诊断等多领域的创新应用潜力。通过对比传统时序建模方法，研究证实经过跨模态改造的LLMs在复杂模式识别和少样本学习方面展现出显著优势。特别值得注意的是，论文提出的统一框架成功解决了非结构化文本与结构化时序数据的语义鸿沟问题，为AI在物联网、量化投资等场景的落地提供了新的技术路径。这项突破性工作已引发学术界和产业界的广泛关注，相关代码库在GitHub上获得超千星标。