- 将大型语言模型(LLM)用作时间序列数据的上下文化器，而不是仅作为预测器使用。这是一种创新性的做法，可以更好地利用LLM的上下文建模能力来提高时间序列事件预测的准确性。
- 采用两个独立的LLM代理:一个生成捕捉时间序列上下文的文本摘要，另一个使用这个丰富的摘要进行更有信息的预测。这种架构可以更好地利用LLM的不同功能。
- 使用多模态编码器与LLM代理协同工作，通过使用上下文示例来增强输入，从而进一步提高预测性能。这种多模态融合的方法也是一个创新点。
- 实验结果显示，与包括使用LLM作为预测器的最先进方法相比，TimeCAP在实际数据集上的F1得分平均提高了28.75%，这突出了该框架的优越性能。
总之，TimeCAP通过创新性地利用LLM的上下文建模能力，以及多模态融合的方法，显著提高了时间序列事件预测的准确性，是一种值得关注的时间序列处理框架。