temporal reasoning

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RESEARCHarXiv CS.AI·07/05/2026

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

Este artigo de pesquisa argumenta que o gargalo no raciocínio temporal de grandes modelos de linguagem não reside na dedução lógica, mas sim na representação não estruturada de texto para evento. Ele introduz uma estrutura neuro-simbólica de perguntas e respostas que usa um Sinal de Inconsistência Probabilística (PIS) para dissociar a extração semântica do raciocínio simbólico.

LLMs temporal reasoning Question Answering Neuro-symbolic AI

RESEARCHarXiv CS.CL·21/04/2026

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

LiFT é uma nova estrutura de ajuste fino por instrução que visa melhorar o aprendizado em contexto de LLMs para tarefas de PNL longitudinais, que exigem raciocínio sobre texto ordenado temporalmente. Ele utiliza um currículo que aumenta progressivamente a dificuldade temporal, incorporando estrutura few-shot e condicionamento temporal, superando consistentemente modelos base em diversos conjuntos de dados e tamanhos de parâmetros.

LLMs temporal reasoning Natural Language Processing in-context learning