Lapras：时间序列语言模型的隐式推理框架

研究人员提出 Lapras 后训练框架，为时间序列语言模型引入联合空间内的连续隐式推理能力，且仅在最终答案阶段输出文本。在 4 个主干模型与 5 个时间序列问答基准评测中，Lapras 相比显式 CoT 将平均 F1 最高提升 10.79%，生成的 token 数量减少 23.9x。该框架基于教师-学生自蒸馏构建，其连续隐式状态仍支持解码为可读的推理路径。