研究揭示大模型懂时间规则却严重低估任务耗时
原文标题：In Search of Lost Time: Temporal Competence in Large Language Models
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论文通过四项评测考察大语言模型的时间能力，发现模型在时间相关定理问题上准确率达 92.0%-97.5%，但对自身完成时间的低估最高达 99.5%，且无法判断哪些任务更耗时。部分模型在回答时完全无视等待时间成本，即使等待时间增加 1200 倍也不改变行为。
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评测发现 LLM 时间定理题准确率 92.0%-97.5%，但低估自身任务耗时最高达 99.5%。
- •四项递进评测从模型知识追踪到实际行动，覆盖时间规则、时长预测与决策
- •时间相关定理问题准确率 92.0%-97.5%，但低估自身完成时间最高达 99.5%，且无法判断哪些任务更耗时
- •对人类任务时长估计更好，但判断随事件措辞变化，将类似人类偏差放大约 1.3 倍
- •部分模型回答时完全无视时间成本，等待时间增加 1200 倍行为仍不变
为什么重要：智能体要排程、协调与决定思考多久，而模型对「自己花多久」几乎无感；对做智能体调度与超时/预算设计的工程团队，这是需要外部机制兜底的系统性盲区。
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