大模型推理能力

Dual-Density Inference for Efficient Language Model Reasoning

双密度推理用于高效语言模型推理

Zhengyi Zhao, Shubo Zhang, Yuxi Zhang, Huimin Wang, Binyang Li, Kam-Fai Wong

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of International Relations（国际关系大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Denser通过双密度推理框架，优化语言模型在推理和回答阶段的信息密度，减少token消耗达62%，提升复杂推理任务的效率。

Towards Robust Knowledge Representations in Multilingual LLMs for Equivalence and Inheritance based Consistent Reasoning

多语言大语言模型中基于等价与继承的稳健知识表示研究

Gaurav Arora, Srujana Merugu, Shreya Jain, Vaibhav Saxena

机构 * Amazon（亚马逊公司） ； IIT Jammu（印度理工学院贾姆鲁） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过引入多语言任务和基准，评估LLMs在等价和继承推理中的稳健性，并提出组合表示以提升跨语言一致性。

Journal ref NAACL 2025 (Main Conference)

Evaluating LLMs for Zeolite Synthesis Event Extraction (ZSEE): A Systematic Analysis of Prompting Strategies

评估用于沸石合成事件提取（ZSEE）的LLM：对提示策略的系统分析

Charan Prakash Rathore, Saumi Ray, Dhruv Kumar

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani, India（巴尔·印度技术科学学院，比兰利，印度） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文评估了不同提示策略在沸石合成事件提取中的效果，发现零样本方法在事件分类上表现优异，但细粒度提取任务需领域适应模型。

Comments Under Review

MedChat: A Multi-Agent Framework for Multimodal Diagnosis with Large Language Models

MedChat: 一种基于大语言模型的多智能体多模态诊断框架

Philip R. Liu, Sparsh Bansal, Jimmy Dinh, Aditya Pawar, Ramani Satishkumar, Shail Desai, Neeraj Gupta, Xin Wang, Shu Hu

机构 * University at Albany, State University of New York（纽约州立大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MedChat通过多智能体框架结合专用视觉模型和角色特定LLM代理，提升多模态诊断的可靠性与交互性。

Journal ref Proc. 2025 IEEE 8th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR), pp. 456-462, 2025