TimeThink：激发时序大模型组合推理
原文标题：TimeThink: Eliciting Compositional Reasoning in Timeseries Large Language Models
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论文针对时序多模态大模型难以捕捉动态时序模式、缺乏显式推理的问题，提出TimeThink合成框架。该框架利用趋势、季节性等域无关时序原语确定性生成原子与组合问答对，并采用可验证奖励强化学习训练策略。仅用合成数据训练即在合成与真实基准上显著超越强基线。
- 问题
- 时序多模态大模型难以捕捉动态时序模式，推理隐式且泛化差。
- 方法
- 用趋势、季节性等域无关时序原语确定性生成原子与组合问答对，配合可验证奖励强化学习训练。
- 结果
- 仅用合成数据训练即在合成与真实基准上显著超越强基线。
- 影响
- 表明合成数据加 RLVR 可让时序模型学会组合推理，减少对昂贵真实标注的依赖。
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