来源:ArXiv AI 2025-10-10 04:00

TS-Agent:具有迭代统计洞察收集功能的时间序列推理代理

序列 推理 时间 代理 迭代
arXiv:2510.07432v1 公告类型:新 摘要:大型语言模型(LLM)在推理和解决问题方面表现出了强大的能力,但最近的研究表明它们仍然难以应对时间序列推理任务,其输出经常受到幻觉或知识泄漏的影响。在这项工作中,我们提出了 TS-Agent,一种时间序列推理代理,它严格利用法学硕士的优势,即收集证据并通过逐步推理将其合成结论,同时将统计和结构信息的提取委托给时间序列分析工具。我们的代理不是将时间序列映射到文本标记、图像或嵌入中,而是通过原子运算符与原始数字序列进行交互,在显式证据日志中记录输出,并在自我批评和最终质量门的指导下迭代地完善其推理。这种设计避免了多模态对齐训练,保留了时间序列的原生形式,确保了可解释性和可验证性,并减少了知识泄漏或幻觉。根据经验,我们根据既定基准评估代理。我们的实验表明,TS-Agent 在理解基准方面的性能可与最先进的法学硕士相媲美,并在推理任务上提供显着改进,而现有模型通常依赖于记忆并在零样本设置中失败。

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