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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   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 ………………………………