Rationale-Grounded In-Context Learning for Time Series Reasoning with Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2601.02968v1 📥 PDF

作者: Qingxiang Liu, Zhiqing Cui, Xiaoliang Luo, Yuqian Wu, Zhuoyang Jiang, Huaiyu Wan, Sheng Sun, Lvchun Wang, Wei Yu, Yuxuan Liang

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-06

💡 一句话要点

提出RationaleTS，通过先验知识推理提升多模态大语言模型在时间序列推理中的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列推理 多模态大语言模型 理性先验 上下文学习 混合检索

📋 核心要点

  1. 现有方法在时间序列推理中依赖表面模式匹配，缺乏连接时间观测与结果的理性先验知识。
  2. RationaleTS通过诱导标签条件下的理性，并设计混合检索方法，为模型提供推理指导。
  3. 实验表明，RationaleTS在多个时间序列推理任务上表现出有效性和效率。

📝 摘要（中文）

现有的多模态大语言模型在时间序列推理方面表现不佳，主要是因为缺乏将时间观测与下游结果联系起来的理性先验知识，导致模型依赖于表面的模式匹配而非有原则的推理。因此，我们提出了基于理性先验的上下文学习方法用于时间序列推理，并开发了RationaleTS方法。具体来说，我们首先诱导标签条件下的理性，它由从可观察证据到潜在结果的推理路径组成。然后，我们设计了混合检索，通过平衡时间模式和语义上下文来检索相关的理性先验，以便对新样本进行最终的上下文推理。我们进行了广泛的实验，证明了我们提出的RationaleTS在三个领域的时间序列推理任务上的有效性和效率。我们将发布我们的代码以供复现。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型在时间序列推理任务中表现不佳，主要原因是它们缺乏将时间序列观测值与下游结果联系起来的理性先验知识。这导致模型倾向于依赖于数据中的表面模式匹配，而不是进行基于原则的推理，从而限制了模型的泛化能力和准确性。

核心思路：RationaleTS的核心思路是引入理性先验知识来指导模型的推理过程。具体来说，该方法首先学习从可观察的证据到潜在结果的推理路径，这些路径被称为“理性”。然后，利用这些理性作为上下文信息，帮助模型更好地理解时间序列数据并做出准确的预测。这种方法旨在使模型能够进行更深入、更具解释性的推理，而不是简单地依赖于模式匹配。

技术框架：RationaleTS的整体框架包含以下几个主要模块：1) 理性诱导模块：该模块负责学习标签条件下的理性，即从时间序列观测值到预测结果的推理路径。2) 混合检索模块：该模块用于检索与当前输入样本相关的理性先验知识。它同时考虑时间模式和语义上下文，以确保检索到的理性与输入样本具有相关性。3) 上下文学习模块：该模块利用检索到的理性先验知识作为上下文信息，指导模型对新样本进行推理和预测。

关键创新：RationaleTS的关键创新在于将理性先验知识引入到时间序列推理中。与传统的依赖于数据模式匹配的方法不同，RationaleTS通过学习和利用推理路径，使模型能够进行更深入、更具解释性的推理。此外，混合检索模块的设计也保证了检索到的理性与输入样本的相关性，从而提高了模型的性能。

关键设计：理性诱导模块的具体实现方式未知，可能涉及到特定的神经网络结构或算法。混合检索模块的关键设计在于如何平衡时间模式和语义上下文。这可能涉及到对不同特征进行加权，或者使用特定的相似度度量方法。上下文学习模块的具体实现方式也未知，可能涉及到将理性先验知识作为输入特征，或者使用特定的注意力机制来引导模型的推理过程。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，需要参考代码才能进一步了解。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

RationaleTS在三个领域的时间序列推理任务上进行了实验，结果表明该方法能够显著提高模型的性能。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，需要参考论文全文才能了解。但摘要强调了RationaleTS的有效性和效率。

🎯 应用场景

RationaleTS具有广泛的应用前景，例如金融市场预测、医疗健康监测、工业生产优化等。通过引入理性先验知识，该方法可以提高时间序列推理的准确性和可解释性，从而为决策者提供更有价值的信息。未来，该方法可以进一步扩展到其他领域，例如自然语言处理和计算机视觉。

📄 摘要（原文）

The underperformance of existing multimodal large language models for time series reasoning lies in the absence of rationale priors that connect temporal observations to their downstream outcomes, which leads models to rely on superficial pattern matching rather than principled reasoning. We therefore propose the rationale-grounded in-context learning for time series reasoning, where rationales work as guiding reasoning units rather than post-hoc explanations, and develop the RationaleTS method. Specifically, we firstly induce label-conditioned rationales, composed of reasoning paths from observable evidence to the potential outcomes. Then, we design the hybrid retrieval by balancing temporal patterns and semantic contexts to retrieve correlated rationale priors for the final in-context inference on new samples. We conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed RationaleTS on three-domain time series reasoning tasks. We will release our code for reproduction.