KairosVL: 시계열 데이터와 의미를 통합하여 추론하는 방법

KairosVL: Orchestrating Time Series and Semantics for Unified Reasoning

시계열 분석이 점점 더 복잡해지고 의사 결정 중심적으로 변화함에 따라, 우리는 기존의 순수 수치 모델링을 넘어 문맥적, 의미적 이해를 통합하는 '의미 기반 조건부 시계열 추론'이라는 새로운 과제를 제시합니다. 이 과제에 대한 모델의 추론 능력을 향상시키기 위해, 우리는 두 단계로 구성된 강화 학습 프레임워크를 제안합니다. 첫 번째 단계는 모델이 기본적인 시간적 요소들을 정확하게 인식하도록 돕고, 두 번째 단계는 의미 기반 조건부 추론에 집중합니다. 결과적으로 개발된 모델인 KairosVL은 합성 데이터와 실제 데이터 모두에서 뛰어난 성능을 보입니다. 광범위한 실험과 분석 결과, 우리의 프레임워크는 성능 향상뿐만 아니라, 모델의 고유한 추론 능력을 유지하고, 새로운 상황에 대한 일반화 능력을 크게 향상시킵니다. 요약하자면, 본 연구는 의미 기반 추론과 시간 모델링의 결합 가능성을 보여주며, 시계열 분석 분야의 실질적인 문제 해결을 위한 실용적인 프레임워크를 제공합니다. 이는 현재 매우 필요한 기술입니다.

Driven by the increasingly complex and decision-oriented demands of time series analysis, we introduce the Semantic-Conditional Time Series Reasoning task, which extends conventional time series analysis beyond purely numerical modeling to incorporate contextual and semantic understanding. To further enhance the mode's reasoning capabilities on complex time series problems, we propose a two-round reinforcement learning framework: the first round strengthens the mode's perception of fundamental temporal primitives, while the second focuses on semantic-conditioned reasoning. The resulting model, KairosVL, achieves competitive performance across both synthetic and real-world tasks. Extensive experiments and ablation studies demonstrate that our framework not only boosts performance but also preserves intrinsic reasoning ability and significantly improves generalization to unseen scenarios. To summarize, our work highlights the potential of combining semantic reasoning with temporal modeling and provides a practical framework for real-world time series intelligence, which is in urgent demand.