大模型推理能力

Masked-and-Reordered Self-Supervision for Reinforcement Learning from Verifiable Rewards

基于掩码与重排的自监督学习用于可验证奖励的强化学习

Zhen Wang, Zhifeng Gao, Guolin Ke

机构 * DP Technology（DP技术） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出MR-RLVR方法，通过掩码与重排自监督学习提升RLVR在仅结果可验证场景下的可扩展性和性能。

Towards Formal Verification of LLM-Generated Code from Natural Language Prompts

向自然语言提示生成的LLM代码形式验证

Aaron Councilman, David Jiahao Fu, Aryan Gupta, Chengxiao Wang, David Grove, Yu-Xiong Wang, Vikram Adve

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Astrogator通过形式查询语言和知识库实现对LLM生成代码的正确性验证，验证准确率达83%。

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