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LLaTiSA：面向困难分层的时间序列推理

深度2026年4月28日23 分钟阅读
本文揭示了时间序列推理任务中认知复杂度的层次结构，并提出了相应的分层数据集和模型。对于从事时间序列分析、大语言模型应用的研究者以及希望提升AI时序理解能力的工程师来说，该工作提供了新的视角和实用的基准。
本文编译自 LLaTiSA: Towards Difficulty-Stratified Time Series Reasoning from Visual Perception to Semantics，版权归原作者所有。

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