摘要
针对现有大模型在表格问答中缺乏未来导向数值预测能力的问题，本文提出了开放域表格问答新任务及首个涵盖时间序列预测与推理的真实房地产数据集。为应对历史数据检索、预测局限及响应标准化等挑战，作者设计了 TimeFore 框架。该基于智能体的系统通过任务分解，协同检索器（生成 SQL）、预测器（调用外部模型）和分析器（综合结果）三个角色，实现了高精度的未来数据预测与推理。实验验证了该方法的有效性。
AI 推荐理由
论文提出多角色协作框架，核心在于任务分解与规划以解决预测推理难题。
研究机构
1School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University, Beijing, PR China
2Institute of Artificial Intelligence and Future Networks, Beijing Normal University, Zhuhai, PR China
3Faculty of Arts and Sciences, Beijing Normal University, Zhuhai, PR China
论文信息