该工作由字节跳动 ByteBrain 团队 × 清华大学合作完成。第一作者为清华大学三年级博士生谢哲，主要研究方向为时序多模态 LLM、异常检测和根因定 位。第二作者和第三作者分别为李则言和何晓，均来自字节跳动。通讯作者分别为字节跳动研究科学家张铁赢和清华大学计算机系副教授裴丹。 近年来，多模态大语言模型（MLLM）发展迅速，并在图像、视频、音频等领域取得了突破性成果。然而，相较于这些研究较为成熟的模态，时间序列这一 类型的数据与大模型结合的系统研究却较为匮乏。 尽管已经有 TimeLLM 等工作尝试将 LLM 应用于时序任务，但这些研究大多局限于预测类任务，无法满足更复杂的理解与推理需求。随着 LLM 在 AIOps、金融等需要处理时序数据的应用场景中应用愈发广泛，时序问答、推理的能力已成为多模态智能系统的一项基础能力需求。 为此，我们提出了 ChatTS，一种 原生支持多变量时序问答与推理的多模态 LLM 。ChatTS 引来了 HuggingFace 产品负责人 Victor Mustar，以及 SparkNLP 项目负责人 Maziyar Panahi 等人的转发和点赞： ChatTS 论文已经成功入 ...