大模型推理能力

Adapting Like Humans: A Metacognitive Agent with Test-time Reasoning

像人类一样适应：具有测试时推理的元认知代理

Yang Li, Zhiyuan He, Yuxuan Huang, Zhuhanling Xiao, Chao Yu, Meng Fang, Kun Shao, Jun Wang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出元认知测试时推理框架，通过元认知自我更新实现模型在测试时的高效适应，实验表明其在Atari游戏中表现出优于基线的适应能力。

Towards Continuous Intelligence Growth: Self-Training, Continual Learning, and Dual-Scale Memory in SuperIntelliAgent

迈向持续智能增长：在SuperIntelliAgent中实现自我训练、持续学习和双尺度记忆

Jianzhe Lin, Zeyu Pan, Yun Zhu, Ruiqi Song, Jining Yang

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SuperIntelliAgent通过自我训练和双尺度记忆实现持续智能增长，利用可训练学习者与推理验证者配对，提升偏好对齐和学习效果。

Comments 15 pages, 4 figures

Analyzing Image Beyond Visual Aspect: Image Emotion Classification via Multiple-Affective Captioning

超越视觉层面的图像分析：通过多情感描述进行图像情感分类

Zibo Zhou, Zhengjun Zhai, Huimin Chen, Wei Dai, Hansen Yang

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（计算机科学学院，西北工业大学） ； School of Cybersecurity, Northwestern Polytechnical University（网络安全学院，西北工业大学） ； School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（电子与信息学院，西北工业大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出基于多情感描述的图像情感分类方法，通过文本捕捉图像情感信息，有效解决情感差距问题，提升分类性能。

Beyond Introspection: Reinforcing Thinking via Externalist Behavioral Feedback

超越内省：通过外部主义行为反馈强化思维

Diji Yang, Linda Zeng, Kezhen Chen, Yi Zhang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出DRR框架，通过外部主义行为反馈提升LLM推理质量，无需修改基础模型。