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Latent Reward Steering: An Adaptive Inference-Time Framework that Implicitly Promotes Cognitive Behaviors in Reasoning LLMs

潜在奖励引导：一种自适应推理时框架，隐式促进推理大语言模型中的认知行为

Jiakang Li, Guanyu Zhu, Can Jin, Chenxi Huang, Dexu Yu, Ronghao Chen, Yang Zhou, Hongwu Peng, Xuanqi Lan, Dimitris N. Metaxas, Youhua Li

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； South China Agricultural University（华南农业大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Fenz.AI ； QuantaAlpha ； Adobe ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 提出潜在奖励引导（LRS）框架，通过优化稀疏自编码器潜在状态隐式促进认知行为，利用最终答案正确性训练潜在奖励模型估计中间状态质量，并在推理时提供状态特定的修正方向，实验表明该方法能提升推理性能并修复原始推理错误。

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