ChronoRegime：面向未来可预测性的时序推理框架 CTR
原文标题：Is the Future Predictable? Modeling Future Predictability for Reliable Temporal Reasoning
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研究者提出 ChronoRegime 未来导向时序推理任务，要求模型判断历史时序证据是否足以支持对未来答案的承诺，并提出置信度感知时序推理框架 CTR。在多个 LLM 上，CTR 将严格总体准确率提升 6.7 个百分点，平均降低幻觉率 18.4 个百分点。
- 问题
- LLM 对未来状态推理不可靠，常对本质易变的事实强行给出确定答案。
- 方法
- 提出 ChronoRegime 任务与 CTR 框架，从时序动态估计未来可预测性，仅在证据支持时才承诺答案。
- 结果
- 在多个 LLM 上严格总体准确率提升 6.7 个百分点，幻觉率平均降低 18.4 个百分点。
- 影响
- 为涉及预测的产品场景提供可量化的置信度控制手段，减少模型对不确定未来的过度承诺。
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