12:03arXiv cs.LG@Zhensheng Wang, Xiaole Liu, Wenmian Yang, Kun Zhou, Yiquan Zhang, Weijia Jia现有表格问答系统多聚焦于历史数据查询,无法进行面向未来的数值预测。为此,研究者提出了新任务——开放域表格问答的未来数据预测与推理,并构建了首个基于房地产数据的时序预测与推理数据集ODTQA-FoRe。该任务面临历史数据精准检索、LLM预测能力不足、多样化查询标准化回答等挑战。为解决这些问题,团队提出了TimeFore框架,将问题分解为检索器、预测器和分析器三个协作角色,分别负责SQL数据获取、外部时序模型调用和结果综合。实验表明,TimeFore在预测准确性和回答一致性上显著优于基线方法。论文表格问答时序预测LLM智能体数据集房地产数据推荐理由:做表格问答或时序预测的团队终于有了专门的数据集和框架——TimeFore用LLM+外部模型解决了LLM本身预测不准的痛点,做数据分析和AI应用的开发者可以直接参考其协作架构。原文