Fugu-MT 論文翻訳(概要): Empowering VLMs for Few-Shot Multimodal Time Series Classification via Tailored Agentic Reasoning

論文の概要: Empowering VLMs for Few-Shot Multimodal Time Series Classification via Tailored Agentic Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09395v2
Date: Sat, 16 May 2026 07:36:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-19 23:51:08.235409
Title: Empowering VLMs for Few-Shot Multimodal Time Series Classification via Tailored Agentic Reasoning
Title（参考訳）: テーラーエージェント推論によるFew-Shotマルチモーダル時系列分類のためのVLMの強化
Authors: Lin Li, Jiawei Huang, Qihao Quan, Dan Li, Boxin Li, Xiao Zhang, Erli Meng, Wenjie Feng, Jian Lou, See-Kiong Ng,
Abstract要約: VL$underlinetextbfM$$underlinetextbfa$gentic $underlinetextbfr$easoning framework for few-$underlinetextbfs$hot multimodal $underlinetextbfT$ime $underlinetextbfS$eries $underlinetextbfC$lassification$textbfMarsTSC$(source)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.69766273765273
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we propose the first VL$\underline{\textbf{M}}$ $\underline{\textbf{a}}$gentic $\underline{\textbf{r}}$easoning framework for few-$\underline{\textbf{s}}$hot multimodal $\underline{\textbf{T}}$ime $\underline{\textbf{S}}$eries $\underline{\textbf{C}}$lassification ($\textbf{MarsTSC}$), which introduces a self-evolving knowledge bank as a dynamic context iteratively refined via reflective agentic reasoning. The framework comprises three collaborative roles: i) Generator conducts reliable classification via reasoning; ii) Reflector diagnoses the root causes of reasoning errors to yield discriminative insights targeting the temporal features overlooked by Generator; iii) Modifier applies verified updates to the knowledge bank to prevent context collapse. We further introduce a test-time update strategy to enable cautious, continuous knowledge bank refinement to mitigate few-shot bias and distribution shift. Extensive experiments across 12 mainstream time series benchmarks demonstrate that $\textbf{MarsTSC}$ delivers substantial and consistent performance gains across 6 VLM backbones, outperforming both classical and foundation model-based time series baselines under few-shot conditions, while producing interpretable rationales that ground each classification decision in human-readable feature evidence.
Abstract（参考訳）: 本稿では、VL$\underline{\textbf{M}}$\underline{\textbf{a}}$gentic $\underline{\textbf{r}}$easoning framework for few-$\underline{\textbf{s}}$hot multimodal $\underline{\textbf{T}}$ime $\underline{\textbf{S}}$eries $\underline{\textbf{C}}$lassification$\textbf{MarsTSC}$)を提案する。フレームワークには3つの協力的な役割がある。一発電機は、推論による信頼できる分類を行う。二再生装置は、過誤の根本原因を診断し、発生元が見落としている時間的特徴を対象とする識別的洞察を得る。三変更者は、文脈崩壊を防止するため、知識銀行に検証済みの更新を施す。さらに、注意深い継続的知識銀行の精査を可能にするテストタイム更新戦略を導入し、少数ショットバイアスと分散シフトを緩和する。 12の主流時系列ベンチマークによる大規模な実験により、$\textbf{MarsTSC}$は6つのVLMバックボーンで実質的かつ一貫したパフォーマンス向上を実現し、古典的および基礎的モデルに基づく時系列のベースラインを数ショット条件で上回り、また、各分類決定を人間可読性のある特徴証拠で根拠付ける解釈可能な理論的根拠を生成する。

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