arXiv 论文：Lapras 面向时间序列语言模型的潜在推理
原文标题：Lapras: Latent Reasoning for Time Series Language Models
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论文提出 Lapras 后训练框架，为时间序列语言模型赋予潜在推理能力，模型在时间序列-语言联合空间中进行连续思维推理，仅对最终答案输出文本。在五个时间序列问答基准上，Lapras 平均 F1 较显式思维链提升最多 10.79%，同时生成 token 减少 23.9 倍。
- 问题
- 时间序列语言模型用离散token描述连续信号易出错并传播。
- 方法
- 提出Lapras后训练框架，在时间序列-语言联合空间做连续思维推理，仅输出最终答案文本。
- 结果
- 五个基准平均F1较显式思维链提升最多10.79%，生成token减少23.9倍。
- 影响
- 为时间序列问答提供更高效准确的推理范式，降低推理成本。
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Lapras让时序语言模型在潜空间推理，F1最高提升10.79%且token少23.9倍
- •Lapras是面向时间序列语言模型的后训练框架，赋予潜在推理能力
- •模型在时间序列-语言联合空间做连续思维推理，仅对最终答案输出文本
- •通过师生自蒸馏学习：教师基于CoT参考轨迹显式推理，学生对齐答案阶段隐状态
- •五个时间序列问答基准上平均F1较显式CoT提升最多10.79%
- •生成token减少23.9倍，避免离散语言token描述连续时序导致的早期错误传播
为什么重要：把潜空间推理从纯文本迁移到时序领域，同时解决解释失真与推理成本两个问题，对时序问答与信号理解任务有参考意义。
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