大模型推理能力

Matching Markets Meet LLMs: Algorithmic Reasoning with Ranked Preferences

匹配市场与大语言模型：基于排名偏好的算法推理

Hadi Hosseini, Samarth Khanna, Ronak Singh

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大语言模型在处理基于排名偏好的匹配市场问题时的局限性，发现其在解决大规模不稳定性方面存在不足，并探讨了参数高效微调对小规模市场的效果。

Ideal Attribution and Faithful Watermarks for Language Models

语言模型中的理想归因与忠实水印

Min Jae Song, Kameron Shahabi

机构 * Data Science Institute, University of Chicago（芝加哥大学数据科学研究院） ； Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（华盛顿大学保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种理想归因机制和水印方案框架，通过统一的语言和明确的保证，提升水印方案的理论基础和实际应用价值。

Comments 30 pages

From Show Programmes to Data: Designing a Workflow to Make Performing Arts Ephemera Accessible Through Language Models

从节目到数据：设计一种工作流，通过语言模型使表演艺术的临时性资料可访问

Clarisse Bardiot, Pierre-Carl Langlais, Bernard Jacquemin, Jacob Hart, Antonios Lagarias, Nicolas Foucault, Aurélie Lemaître-Legargeant, Jeanne Fras

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出利用多模态语言模型和本体推理模型，将戏剧节目转化为结构化数据，以提升文化遗产资料的可访问性和分析能力。

Comments 19 pages, 8 figures, 5 tables, 17 references

Systematically Thinking about the Complexity of Code Structuring Exercises at Introductory Level

在初级课程中系统思考代码结构练习的复杂性

Georgiana Haldeman, Peter Ohmann, Paul Denny

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一个框架，用于系统评估初级课程中代码结构练习的复杂性，通过定义重复、代码模式和数据依赖性三个维度，帮助设计提升学生分解与抽象能力的教育任务。