大模型推理能力

Inverse Scaling in Test-Time Compute

测试时计算的反比例关系

Aryo Pradipta Gema, Alexander Hägele, Runjin Chen, Andy Arditi, Jacob Goldman-Wetzler, Kit Fraser-Taliente, Henry Sleight, Linda Petrini, Julian Michael, Beatrice Alex, Pasquale Minervini, Yanda Chen, Joe Benton, Ethan Perez

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究发现，延长大型推理模型的推理时间会降低准确性，揭示了测试时计算与性能之间的反比例关系，并指出需通过多样化评估识别和解决推理中的失败模式。

Comments Published in TMLR (12/2025; Featured Certification; J2C Certification), 78 pages

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR); 12/2025; https://openreview.net/forum?id=NXgyHW1c7M

Hierarchical Multi-agent Large Language Model Reasoning for Autonomous Functional Materials Discovery

分层多智能体大语言模型推理用于自主功能材料发现

Samuel Rothfarb, Megan C. Davis, Ivana Matanovic, Baikun Li, Edward F. Holby, Wilton J. M. Kort-Kamp

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

AI总结 MASTER通过多代理协作提升材料发现的自主性，利用大语言模型进行推理驱动的原子模拟优化，减少90%的计算需求。

Comments Keywords: Multi-agent reasoning; Large language models; Active learning; AI-driven simulation; Materials discovery; Density functional theory; Surface chemistry

Adaptive Detector-Verifier Framework for Zero-Shot Polyp Detection in Open-World Settings

面向开放世界设置的零样本息肉检测自适应检测-验证框架

Shengkai Xu, Hsiang Lun Kao, Tianxiang Xu, Honghui Zhang, Junqiao Wang, Runmeng Ding, Guanyu Liu, Tianyu Shi, Zhenyu Yu, Guofeng Pan, Ziqian Bi, Yuqi Ouyang

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Apon AI and Brain-Computer Engineering Research Institute（Apon人工智能与脑机工程研究院） ； Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学科学与技术学院） ； Faculty of Applied Science and Engineering, University of Toronto（多伦多大学应用科学与工程学院） ； Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya（马来亚大学计算机科学与信息技术学院） ； Zhaolong Technology（智龙科技） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaptiveDetector，通过自适应阈值调整和成本敏感强化学习，实现开放世界中零样本息肉检测，提升召回率并减少假阴性。

A4-Agent: An Agentic Framework for Zero-Shot Affordance Reasoning

A4-Agent: 一种用于零样本 affordance 推理的代理框架

Zixin Zhang, Kanghao Chen, Hanqing Wang, Hongfei Zhang, Harold Haodong Chen, Chenfei Liao, Litao Guo, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Knowin 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 A4-Agent 提出一种无需训练的代理框架，通过三个阶段的流水线实现零样本 affordance 推理，优于现有监督方法。

A Unified Sparse Attention via Multi-Granularity Compression

一种通过多粒度压缩的统一稀疏注意力机制

Siran Liu, Zane Cao, Yongchao He

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

AI总结 UniSparse通过多粒度压缩和块级选择，实现高效稀疏注意力机制，提升LLM在长上下文理解和推理中的效率与准确性。