TSQAgent框架与TSQBench基准获NeurIPS 2026录用

1. 13:00
   arXiv · AI

   TSQAgent：基于专用智能体推理对时间序列数据质量进行评级

   针对LLM在时间序列数据质量评估中维度识别困难和纯文本推理的局限，研究者提出TSQAgent智能体推理框架。 该框架包含Perceiver（感知器）、Inspector（检查员）和Adjudicator（裁决者）三个协作角色，并配备外部分析工具以支持量化比较。 在TSQBench及11个真实数据集上的实验表明，TSQAgent显著提升了LLM的质量理解能力、量化比较精度以及下游任务的数据效率。

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。