南加州大学推出TS-Reasoner框架,将复杂时间序列任务分解为多步推理流程,提升金融决策、能源预测等任务中的推理精度;TS-Reasoner支持模块化设计与自定义模块,能结合领域知识和外部约束,在多任务场景下表现优异;实验显示TS-Reasoner显著超越现有模型,尤其在复杂决策和多步推理任务中提高成功率和准确性。
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