AdapTime：赋能大型语言模型的自适应时间推理

大型语言模型在通用知识问答中展现出强大的推理能力，但在处理时间信息方面仍显不足。现有方法常依赖外部工具或人工验证，且针对特定场景，泛化性差；此外，这些方法对所有问题采用固定流程，忽视了不同类型时间问题需不同推理策略的事实。为此，我们提出 AdapTime，一种自适应时间推理方法，能根据输入上下文动态执行推理步骤。该方法包含重构、重写和审查三种时间推理动作，并由 LLM 规划器引导推理过程。AdapTime 可与最先进的大模型无缝集成，无需外部支持即可显著增强其时间推理能力。大量实验证明了该方法的有效性。