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原標題：突破時間序列組合推理難題！南加大發布一站式多步推理框架TS-Reasoner
關鍵字：任務,模型,序列,模塊,時間
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】TS-Reasoner是一個創新的多步推理框架，結合了大型語言模型的上下文學習和推理能力，通過程序化多步推理、模塊化設計、自定義模塊生成和多領域數據集評估，有效提高了復雜時間序列任務的推理能力和準確性。實驗結果表明，TS-Reasoner在金融決策、能源負載預測和因果關系挖掘等多個任務上，相較于現有方法具有顯著的性能優勢。隨著近年來大型語言模型（LLMs）的迅速發展，學術界對將其應用于時間序列分析領域表現出濃厚的興趣。
時間序列分析在金融、能源管理、氣候科學、自然科學和社會科學等眾多關鍵領域中發揮著至關重要的作用，影響著從經濟預測到檢測、從能源調度到氣候變化建模等廣泛應用。
然而，盡管已有許多模型在特定的時間序列任務上取得了顯著成果，現有的方法仍然面臨諸多挑戰。
首先，大多數模型主要專注于單一任務，如時間序列預測、異常檢測或分類，缺乏在多任務環境中的靈活性。現實應用中常常需要多步推理過程，將多個已確立的任務作為中間步驟。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。雖然在處理時間模式上表現良好，但難以應對需要結構化多步推理的復雜任務

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