論文の概要: KairosVL: Orchestrating Time Series and Semantics for Unified Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20494v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 02:50:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.582867
• Title: KairosVL: Orchestrating Time Series and Semantics for Unified Reasoning
• Title（参考訳）: KairosVL: 統合推論のための時系列とセマンティクスのオーケストレーション
• Authors: Haotian Si, Changhua Pei, Xiao He, Zeyan Li, Zhe Xie, Zexin Wang, Jiyao Hu, Zhaoyang Yu, Tieying Zhang, Dan Pei, Jianhui Li, Gaogang Xie,
• Abstract要約: 本稿では,セマンティック・コンディショナル・時系列推論タスクを紹介する。 これは、文脈的および意味的理解を組み込むために、純粋に数値的なモデリングを超えて従来の時系列解析を拡張している。 そこで本研究では,モードの推論能力を高めるための2ラウンド強化学習フレームワークを提案する。 結果のモデルであるKairosVLは、合成タスクと実世界のタスクの両方で競合性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.6726039746003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Driven by the increasingly complex and decision-oriented demands of time series analysis, we introduce the Semantic-Conditional Time Series Reasoning task, which extends conventional time series analysis beyond purely numerical modeling to incorporate contextual and semantic understanding. To further enhance the mode's reasoning capabilities on complex time series problems, we propose a two-round reinforcement learning framework: the first round strengthens the mode's perception of fundamental temporal primitives, while the second focuses on semantic-conditioned reasoning. The resulting model, KairosVL, achieves competitive performance across both synthetic and real-world tasks. Extensive experiments and ablation studies demonstrate that our framework not only boosts performance but also preserves intrinsic reasoning ability and significantly improves generalization to unseen scenarios. To summarize, our work highlights the potential of combining semantic reasoning with temporal modeling and provides a practical framework for real-world time series intelligence, which is in urgent demand.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析の複雑化と意思決定を主眼とした要求により,従来の時系列解析を純粋に数値モデリングを超えて拡張し,文脈的・意味的理解を取り入れたセマンティック・コンディション・時系列推論タスクを導入する。 複雑な時系列問題におけるモードの推論能力をさらに強化するため,第1ラウンドではモードの基本的時間的プリミティブに対する認識が強化され,第2ラウンドでは意味論的推論に焦点を当てた2ラウンド強化学習フレームワークを提案する。 結果のモデルであるKairosVLは、合成タスクと実世界のタスクの両方で競合性能を達成する。 大規模な実験とアブレーション研究により、我々のフレームワークは性能を向上するだけでなく、本質的な推論能力を保ち、目に見えないシナリオへの一般化を大幅に改善することを示した。 要約すると、本研究は意味論的推論と時間的モデリングを組み合わせる可能性を強調し、緊急の要求である実世界の時系列インテリジェンスのための実践的な枠組みを提供する。

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