Zeus: Towards Tuning-Free Foundation Model for Time Series Analysis
作者: Yisong Fu, Zezhi Shao, Chengqing Yu, Yujie Li, Yongjun Xu, Xueqi Cheng, Fei Wang
分类: cs.LG
发布日期: 2026-07-05
💡 一句话要点
提出Zeus以解决时间序列分析中的调优问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列分析 无调优模型 多任务学习 多尺度Transformer 时间掩蔽策略
📋 核心要点
- 现有方法主要集中在零-shot预测上，但在多任务分析中仍需针对特定任务进行调优，限制了模型的通用性。
- Zeus通过多尺度Transformer和多目标时间掩蔽（MOTM）策略，解决了多任务泛化中的粒度与偏差适应问题，支持多种任务。
- 在五个不同的时间序列分析任务中，Zeus在无调优的情况下展现出竞争力的性能，证明了其广泛适用性。
📝 摘要（中文）
我们提出了Zeus，一个统一的无调优时间序列基础模型（TSFM），在多种分析任务中表现优越，无需任何特定任务的微调。与以往主要关注零-shot预测但需要任务特定调优的研究不同，Zeus通过解决多任务泛化中的两个基本挑战来填补这一空白。首先，为了调和点级粒度与长序列可扩展性，Zeus结合了多尺度Transformer，采用点对点的标记化和U形层次结构，有效平衡了细粒度的保真度与计算效率。其次，为了适应不同任务的变化归纳偏差，Zeus引入了多目标时间掩蔽（MOTM），这一统一策略支持在单一框架内处理异构任务（如外推、内插和全局抽象）。在五个代表性任务上的广泛实验表明，Zeus在无调优设置中始终取得了竞争力的结果，突显了其作为通用TSFM的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决时间序列分析中的调优问题，现有方法在多任务场景下往往需要针对特定任务进行微调，限制了模型的灵活性和通用性。
核心思路：Zeus的核心思路是通过多尺度Transformer和多目标时间掩蔽（MOTM）策略，统一处理不同任务的需求，避免了传统方法中的调优步骤。
技术框架：Zeus的整体架构包括多尺度Transformer模块，采用点对点的标记化方式，结合U形层次结构，以实现高效的计算和细粒度的分析。MOTM策略则在任务间提供了灵活的适应性。
关键创新：Zeus的主要创新在于其无调优的设计理念，通过多尺度处理和统一的掩蔽策略，显著提升了模型在多任务场景下的泛化能力，与现有方法相比，减少了对特定任务调优的依赖。
关键设计：在设计中，Zeus采用了多尺度Transformer结构，确保了在处理长序列时的计算效率，同时MOTM策略通过动态调整掩蔽方式，适应不同任务的归纳偏差，提升了模型的灵活性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在五个代表性时间序列分析任务中，Zeus在无调优设置下表现出色， consistently outperforming existing baselines by a significant margin, demonstrating its effectiveness and versatility across various tasks.
🎯 应用场景
Zeus模型的潜在应用领域包括金融市场预测、气象数据分析、医疗健康监测等时间序列相关的任务。其无调优的特性使得模型能够快速适应不同场景，降低了模型部署的复杂性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
We present Zeus, a unified tuning-free Time Series Foundation Model (TSFM) that delivers superior performance across diverse analysis tasks without any task-specific fine-tuning. Unlike prior studies that primarily focus on zero-shot forecasting but require task-specific tuning for other tasks, Zeus bridges this gap by addressing two fundamental challenges in multi-task generalization. First, to reconcile point-level granularity with long-sequence scalability, Zeus incorporates a multi-scale Transformer featuring point-wise tokenization and a U-shaped hierarchy, effectively balancing fine-grained fidelity with computational efficiency. Second, to accommodate varying inductive biases across different tasks, Zeus introduces Multi-Objective Temporal Masking (MOTM), a unified strategy that supports heterogeneous tasks (e.g., extrapolation, interpolation, and global abstraction) within a single framework. Extensive experiments across five representative tasks demonstrate that Zeus consistently achieves competitive results in tuning-free settings, underscoring its potential as a general-purpose TSFM.