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原標(biāo)題：突破時(shí)間序列組合推理難題！南加大發(fā)布一站式多步推理框架TS-Reasoner
關(guān)鍵字：任務(wù),模型,序列,模塊,時(shí)間
文章來(lái)源：新智元
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新智元報(bào)道編輯：LRST
【新智元導(dǎo)讀】TS-Reasoner是一個(gè)創(chuàng)新的多步推理框架，結(jié)合了大型語(yǔ)言模型的上下文學(xué)習(xí)和推理能力，通過程序化多步推理、模塊化設(shè)計(jì)、自定義模塊生成和多領(lǐng)域數(shù)據(jù)集評(píng)估，有效提高了復(fù)雜時(shí)間序列任務(wù)的推理能力和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TS-Reasoner在金融決策、能源負(fù)載預(yù)測(cè)和因果關(guān)系挖掘等多個(gè)任務(wù)上，相較于現(xiàn)有方法具有顯著的性能優(yōu)勢(shì)。隨著近年來(lái)大型語(yǔ)言模型（LLMs）的迅速發(fā)展，學(xué)術(shù)界對(duì)將其應(yīng)用于時(shí)間序列分析領(lǐng)域表現(xiàn)出濃厚的興趣。
時(shí)間序列分析在金融、能源管理、氣候科學(xué)、自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)等眾多關(guān)鍵領(lǐng)域中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，影響著從經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)到檢測(cè)、從能源調(diào)度到氣候變化建模等廣泛應(yīng)用。
然而，盡管已有許多模型在特定的時(shí)間序列任務(wù)上取得了顯著成果，現(xiàn)有的方法仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。
首先，大多數(shù)模型主要專注于單一任務(wù)，如時(shí)間序列預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)或分類，缺乏在多任務(wù)環(huán)境中的靈活性。現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中常常需要多步推理過程，將多個(gè)已確立的任務(wù)作為中間步驟。此外，這些模型在上下文推理和多步推理能力方面存在不足。雖然在處理時(shí)間模式上表現(xiàn)良好，但難以應(yīng)對(duì)需要結(jié)構(gòu)化多步推理的復(fù)雜任務(wù)

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