TSRouter: Seleção Dinâmica de Modalidade e Modelo para Raciocínio sobre Séries Temporais

arXiv:2607.08940v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: O raciocínio sobre séries temporais é essencial para a resolução de problemas do mundo real. Embora tanto os Large Language Models (LLMs) quanto os Vision-Language Models (VLMs) sejam capazes de raciocinar sobre dados de séries temporais, suas capacidades são complementares: os LLMs processam séries temporais como sequências de texto e, portanto, preservam uma compreensão numérica exata, mas têm dificuldade com padrões globais, enquanto os VLMs capturam esses padrões de forma eficiente ao visualizar séries temporais, mas podem perder detalhes de granularidade fina. M...