基于证据的模式规范化用于时间表格推理

这篇文章来自ArXiv，很可能提出了一种新方法，以提高大型语言模型（LLM）在涉及时间表格数据的推理任务中的表现。 重点在于“基于证据的模式规范化”，这表明了一种用于构建和解释数据的方法，以提高LLM在理解和从表格格式呈现的时间序列数据中得出结论的准确性和效率。 这项研究可能探讨了如何使用证据来指导规范化数据的模式（结构）的过程，从而可能在预测、趋势分析和异常检测等任务中获得更好的性能。