时间序列预测是否受益于推理能力？佐治亚理工学院构建首个基准

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来源 ：时序人 本文 约2000字 ，建议阅读 6分钟 本文介绍一篇来自美国佐治亚理工学院的工作，该工作研究者提出了 ReC4TS，这是首个系统地评估流行推理策略在零样本时间序列预测任务中有效性的基准。 随着基础模型的发展，如 LLMs 的出现，已经提出了广泛的推理策略，包括测试时 增强策略（如Chain-of-Thought）和 DeepSeek-R1 中使用的训练后优化策略。 本文介绍一篇来自美国佐治亚理工学院的工作，该工作研究者提出了 ReC4TS，这是首个系统地评估流行推理策略在零样本时间序列预测任务中有效性的基准。 【论文标题】 Evaluating System 1 vs. 2 Reasoning Approaches for Zero-Shot Time-Series Forecasting: A Benchmark and Insights 【论文链接】 https://arxiv.org/abs/2503.01895 【论文代码】 https://github.com/AdityaLab/OpenTimeR 问题背景 推理能力对解决复杂问题至关重要，近年来因基础模型（ ………………………………