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ReasonCast
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ReasonCast框架整合语义推理以改进需求预测
研究人员开发了ReasonCast，一个整合文本事件知识和数值时间序列数据的新型需求预测框架。该系统使用一个代理选择性地应用语义推理，将事件细节转化为修改预测动态的结构化字段。该框架采用训练后课程，包括Schema SFT和预测效用RL，以使推理与边际预测改进保持一致，并在各种敏感类别中展示了WMAPE的降低。
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新方法将时间序列模型与大型语言模型对齐，以增强推理和预测能力
研究人员开发了新的方法，将时间序列基础模型（TSFM）与大型语言模型（LLM）集成，以增强推理能力。TS-Reasoner通过两阶段训练过程，专注于将TSFM的潜在表示与LLM的文本输入对齐，与现有模型相比，表现出卓越的性能和数据效率。另一方面，ReasonCast旨在创建一个统一模型，在单次自回归过程中同时生成数值预测和可验证的因果推理链，在预测准确性方面优于LLM和TS模型。