論文の概要: TimeART: Towards Agentic Time Series Reasoning via Tool-Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13653v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 06:39:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.188337
• Title: TimeART: Towards Agentic Time Series Reasoning via Tool-Augmentation
• Title（参考訳）: TimeART: ツール拡張によるエージェント時系列推論を目指して
• Abstract要約: TimeARTは、強力なアウトオブザボックスツールの分析能力とLarge Language Models(LLM)の推論能力を融合したフレームワークである。 LLMをベースとしたTSRM(Time Series Reasoning Models)戦略ツールの使用法を教えるため,TimeToolBenchと呼ばれる100kの専門的軌道コーパスも収集した。 TSRMの一般化能力を高めるために,我々は,TSRMの早期経験と自己回帰から学ぶことによって,TSRMを向上する4段階のトレーニング戦略を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.695097439296948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series data widely exist in real-world cyber-physical systems. Though analyzing and interpreting them contributes to significant values, e.g, disaster prediction and financial risk control, current workflows mainly rely on human data scientists, which requires significant labor costs and lacks automation. To tackle this, we introduce TimeART, a framework fusing the analytical capability of strong out-of-the-box tools and the reasoning capability of Large Language Models (LLMs), which serves as a fully agentic data scientist for Time Series Question Answering (TSQA). To teach the LLM-based Time Series Reasoning Models (TSRMs) strategic tool-use, we also collect a 100k expert trajectory corpus called TimeToolBench. To enhance TSRMs' generalization capability, we then devise a four-stage training strategy, which boosts TSRMs through learning from their own early experiences and self-reflections. Experimentally, we train an 8B TSRM on TimeToolBench and equip it with the TimeART framework, and it achieves consistent state-of-the-art performance on multiple TSQA tasks, which pioneers a novel approach towards agentic time series reasoning.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは現実世界のサイバー物理システムに広く存在する。 それらの分析と解釈は、災害予知や金融リスク管理といった重要な価値に寄与するが、現在のワークフローは主に人間のデータ科学者に依存しており、労働コストがかなり高く、自動化が欠如している。 そこで我々は,強力なアウトオブボックスツールの分析能力と大規模言語モデル(LLM)の推論能力を融合したフレームワークであるTimeARTを紹介し,時系列質問回答(TSQA)のための完全なエージェントデータサイエンティストとして機能する。 LLMをベースとしたTSRM(Time Series Reasoning Models)戦略ツールの使用法を教えるため,TimeToolBenchと呼ばれる100kの専門的軌道コーパスも収集した。 そして、TSRMの一般化能力を高めるために、4段階のトレーニング戦略を考案し、TSRMを自身の初期の経験や自己回帰から学習することで強化する。 実験では,TimeToolBench上で8BのTSRMをトレーニングし,TimeARTフレームワークに装備し,複数のTSQAタスク上で一貫した最先端性能を実現する。

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