temporal reasoning

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RESEARCHarXiv CS.AI·5/7/2026

Temporal Reasoning Is Not the Bottleneck: A Probabilistic Inconsistency Framework for Neuro-Symbolic QA

Diese Forschungsarbeit argumentiert, dass der Engpass im temporalen Denken großer Sprachmodelle nicht in der logischen Deduktion, sondern in der unstrukturierten Text-zu-Ereignis-Darstellung liegt. Sie stellt ein neuro-symbolisches Frage-Antwort-Framework vor, das ein probabilistisches Inkonsistenzsignal (PIS) verwendet, um die semantische Extraktion vom symbolischen Denken zu entkoppeln.

LLMs temporal reasoning Question Answering Neuro-symbolic AI

RESEARCHarXiv CS.CL·4/21/2026

LiFT: Does Instruction Fine-Tuning Improve In-Context Learning for Longitudinal Modelling by Large Language Models?

LiFT ist ein neuer Rahmen für das Anweisung-Feintuning, der das In-Context-Lernen von LLMs für longitudinale NLP-Aufgaben verbessern soll, die Schlussfolgerungen über zeitlich geordnete Texte erfordern. Er verwendet ein Curriculum, das die temporale Schwierigkeit schrittweise erhöht, Few-Shot-Struktur und temporale Konditionierung integriert und Basemodelle über verschiedene Datensätze und Parametergrößen hinweg durchweg übertrifft.

LLMs temporal reasoning Natural Language Processing in-context learning