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论文提出了 ChronoFake 基准和 DelSA（文档选择自更新智能体）框架，利用大语言模型提取事件时间线，并结合重排序器筛选证据，以检测通过打乱真实事件的时间顺序构造的时序错乱假新闻，其表现优于现有方法。
该论文提出了 T-Mem，一种面向长跨度多方对话中 LLM 智能体的、基于时序结构的记忆框架。它通过时序证据发现和时序记忆结构化，找回局部集中的证据，并以证据森林的形式重建事件演进过程，在两个基准测试中优于现有记忆框架。
EventLens 提出一种以视觉为中心的强化学习框架，通过事件结构恢复（事件分割、进程判别、多事件关系推理）来训练多模态大模型，实现可验证奖励的 GRPO 训练与多教师在线策略蒸馏，在 Qwen3-VL 上提升时序理解且降低训练成本。
本文系统评估了LLM在时间与事件表达抽取任务中跨四个维度——领域偏移、对抗性扰动、组合性以及长度增加——的泛化表现。研究发现，归纳式提示（inductive prompting）的泛化最为一致，而来自规模、架构以及其他提示策略的收益则并不均衡，且具有明显的维度特异性。
SeKondBrain AI Labs 推出了概念生命周期模型（Concept Lifecycle Model）与概念接地注意力（Concept-Grounded Attention），在问答基准上对图注入注意力、时间版本化与认知状态进行了评估。结果支持显式的时间有效性与认知状态标注，同时表明若干图注意力机制在受控对比中未能胜过关闭该机制的基线。
论文提出 Temporal Activation Injection (TAI)，通过分析 VideoLLM 中帧序反转引发的层间表征差异（temporal divergence vector），在推理时沿实测衰减曲线重新注入时序信息，无需训练即可在三个 VideoLLM 和四个基准上一致提升时序推理能力。
BridgeMem提出了一种通过建模二元转移残差进行时序知识图谱预测的新方法，并在标准基准测试上展现出显著优于基准方法的持续改进。
本文介绍了Signal2Symbol，这是一个神经符号框架，用于在类似ECG和EEG的生理时间序列数据中进行可解释的异常检测，利用符号化分词和时序推理，以产生对异常模式的可解释说明。
SCoP 引入了一个以约束为中心的框架，用于时序知识图谱问答，该框架将时序决策外部化以过滤证据，并在 MultiTQ 和 TimelineCronQ-R 等基准数据集上提高答案准确性。
本文提出了一个用于衡量大型语言模型临床时序推理中后见之明偏差的基准，表明暴露于未来数据会导致偏差，而时间掩蔽能降低偏差且不降低准确性。
TempCloze 是一个视频完形填空基准，用于评估视频大语言模型中的视觉时序推理，要求模型从干扰项中识别缺失的视频片段，以减少在语义、对齐和进展方面的语言捷径。
本文提出了一种面向制造知识图谱的可组合信任基础设施，专注于跨系统溯源、时间推理和决策可追溯性。
本文通过联想任务和声明任务研究语言模型是否一致编码当前年份，发现由于任务间机制差异，当前年份并未被一致编码。
本文介绍了从法律文件中提取时间依赖图以计算提交截止日期的方法，并表明管道方法在准确性上优于直接的语言模型回答。
本文构建了一个基准来评估LLMs在时序法律推理上的表现，揭示了它们倾向于适用最新颁布的法律的偏见，以及通用推理能力与时序性能之间的反向关系。
CRAFT是一种新的LLM框架，用于对临床叙述中的时间推理进行迭代优化，引入了基于验证器的反馈机制，并提出了用于疫苗不良事件报告的MedTempo基准。
MobileMem 引入了一个基准和框架，用于设备上 AI 系统从长达一年的移动经验中学习，重点关注时序推理、知识更新和偏好推断。
ChronoVision 是一个多模态框架，通过将视觉逻辑与潜在图像对齐，使用重构视觉头、ROI 注意力定位模块和强化学习，改进视觉语言模型中的时间推理。它引入了 Vbvr-VQA 数据集，并在时间跟踪基准上达到了 SOTA 准确率。
GROVE是一个无需训练的框架，它从连续视频流中生长出时间分层记忆，同时支持反应式问答和主动式辅助。它在MM-lifelong和EgoServe等基准上取得了最先进的结果。
ReMem提出了一种双层记忆增强的关键帧选择框架，用于免训练的长视频理解，在多个基准上实现了最先进的零样本性能。