JEPA 预训练对时间序列预测是否有效？
原文标题：Does Joint-Embedding Predictive Architecture Pretraining Help Time Series Forecasting?
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一篇 arXiv 论文对联合嵌入预测架构（JEPA）在时间序列预测中的预训练效果进行了迄今最大规模的跨架构评估，覆盖 9 种骨干网络与 11 个基准。结果显示 JEPA 预训练的收益高度依赖下游骨干：部分架构稳定提升，另一些则稳定退化，且该现象在时序与时空预测任务中均成立。作者提醒实践中选择骨干网络时需考虑这一变异性。
- 问题
- JEPA 预训练对时间序列是否普遍有效尚不明确。
- 方法
- 跨 9 种骨干、11 个基准做最大规模评估，对比同一 JEPA 实例的增益。
- 结果
- 部分骨干稳定提升、部分稳定退化，时序与时空任务均如此。
- 影响
- 选骨干前需先验证 JEPA 是否适配，不能默认预训练一定涨点。
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