突破时间序列组合推理难题！南加大发布一站式多步推理框架TS-Reasoner

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原标题：突破时间序列组合推理难题！南加大发布一站式多步推理框架TS-Reasoner
关键字：任务,模型,序列,模块,时间
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新智元报道编辑：LRST
【新智元导读】TS-Reasoner是一个创新的多步推理框架，结合了大型语言模型的上下文学习和推理能力，通过程序化多步推理、模块化设计、自定义模块生成和多领域数据集评估，有效提高了复杂时间序列任务的推理能力和准确性。实验结果表明，TS-Reasoner在金融决策、能源负载预测和因果关系挖掘等多个任务上，相较于现有方法具有显著的性能优势。随着近年来大型语言模型（LLMs）的迅速发展，学术界对将其应用于时间序列分析领域表现出浓厚的兴趣。
时间序列分析在金融、能源管理、气候科学、自然科学和社会科学等众多关键领域中发挥着至关重要的作用，影响着从经济预测到事件检测、从能源调度到气候变化建模等广泛应用。
然而，尽管已有许多模型在特定的时间序列任务上取得了显著成果，现有的方法仍然面临诸多挑战。
首先，大多数模型主要专注于单一任务，如时间序列预测、异常检测或分类，缺乏在多任务环境中的灵活性。现实应用中常常需要多步推理过程，将多个已确立的任务作为中间步骤。此外，这些模型在上下文推理和多步推理能力方面存在不足。虽然在处理时间模式上表现良好，但难以应对需要结构化多步推理的复杂任务

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