論文の概要: Measuring Iterative Temporal Reasoning with TimePuzzles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07148v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 02:39:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.185918
• Title: Measuring Iterative Temporal Reasoning with TimePuzzles
• Title（参考訳）: TimePuzzlesを用いた反復時間推論の測定
• Authors: Zhengxiang Wang, Zeyu Dong,
• Abstract要約: TimePuzzlesは、反復的時間的推論を評価するための制約ベースの日付推論タスクである。 各パズルは、実時間アンカーと(異文化間の)カレンダーの関係を組み合わせることで、1つまたは複数の有効な解の日付を認める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.294420397461204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce TimePuzzles, a constraint-based date inference task for evaluating iterative temporal reasoning. Each puzzle combines factual temporal anchors with (cross-cultural) calendar relations, admits one or multiple valid solution dates, and is algorithmically generated for controlled, dynamic, and continual evaluation. Across 13 diverse LLMs, TimePuzzles well distinguishes their iterative temporal reasoning capabilities and remains challenging without tools: GPT-5 reaches only 49.3% accuracy and all other models stay below 31%, despite the dataset's simplicity. Web search consistently yields substantial gains and using code interpreter shows mixed effects, but all models perform much better when constraints are rewritten with explicit dates, revealing a gap in reliable tool use. Overall, TimePuzzles presents a simple, cost-effective diagnostic for tool-augmented iterative temporal reasoning.
• Abstract（参考訳）: 時間的推論を反復的に評価するための制約ベースの日付推論タスクであるTimePuzzlesを紹介する。 各パズルは、実時間アンカーと(異文化的な)カレンダーの関係を結合し、1つまたは複数の有効な解日を認め、制御、動的、連続的な評価のためにアルゴリズム的に生成される。 13の多種多様なLCMにおいて、TimePuzzlesはその反復的時間的推論能力をよく区別し、ツールなしでは困難なままである: GPT-5は49.3%の精度にしか達せず、他の全てのモデルはデータセットの単純さにもかかわらず31%未満にとどまっている。 Web検索は一貫して実質的な利益をもたらし、コードインタプリタの使用は混合効果を示すが、制約が明示的な日付で書き直された場合、すべてのモデルのパフォーマンスが向上し、信頼性の高いツールの使用のギャップが明らかになる。 全体として、TimePuzzlesはツール拡張反復時間推論のためのシンプルで費用効率の良い診断を提供する。

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