大模型推理能力

LLMs can be easily Confused by Instructional Distractions

Yerin Hwang, Yongil Kim, Jahyun Koo, Taegwan Kang, Hyunkyung Bae, Kyomin Jung

机构 * IPAI, Seoul National University（IPAI，首尔国立大学） ； LG AI Research（LG人工智能研究所） ； Dept. of ECE, Seoul National University（电子工程系，首尔国立大学） ； SNU-LG AI Research Center（SNU-LG人工智能研究所） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments 8 pages

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 19483-19496, Vienna, Austria, July 2025

AdaptFlow: Adaptive Workflow Optimization via Meta-Learning

Runchuan Zhu, Bowen Jiang, Lingrui Mei, Fangkai Yang, Lu Wang, Haoxiang Gao, Fengshuo Bai, Pu Zhao, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Microsoft（微软公司） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

Can You Trick the Grader? Adversarial Persuasion of LLM Judges

Yerin Hwang, Dongryeol Lee, Taegwan Kang, Yongil Kim, Kyomin Jung

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

Comments 19 pages, 8 figures

Large Language Models Don't Make Sense of Word Problems. A Scoping Review from a Mathematics Education Perspective

Anselm R. Strohmaier, Wim Van Dooren, Kathrin Seßler, Brian Greer, Lieven Verschaffel

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

Comments v2: added analyses for GPT-5, also leading to small adjustments in the text, no major new interpretations