AAAI2026|把时间序列画成图？VLM4TS用视觉语言模型破解时序检测难题

本文研究背景是时间序列异常检测在工业、金融、医疗等关键系统中的重要性，传统数值建模方法难以识别上下文相关的语义异常。研究目的是提出VLM4TS框架，利用视觉语言模型，通过“轻量筛查+重型验证”的两阶段方法，实现高精度且高效的零样本异常检测。结论表明，VLM4TS在11个基准数据集上平均性能超越最强基线24.6%，推理效率高，token消耗仅为现有方法的1/36，为时序分析提供了新的多模态范式。