大模型推理能力

Reasoning Palette: Modulating Reasoning via Latent Contextualization for Controllable Exploration for (V)LMs

推理调色板：通过潜在上下文化调节推理以实现可控探索用于（V）LMs

Rujiao Long, Yang Li, Xingyao Zhang, Weixun Wang, Tianqianjin Lin, Xi Zhao, Yuchi Xu, Wenbo Su, Junchi Yan, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 Reasoning Palette通过引入潜在变量调节模型推理策略，提升可控探索和持续学习能力。

PASS: Probabilistic Agentic Supernet Sampling for Interpretable and Adaptive Chest X-Ray Reasoning

基于概率代理超网采样的可解释和自适应胸片推理系统

Yushi Feng, Junye Du, Yingying Hong, Qifan Wang, Lequan Yu

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

AI总结 PASS通过概率代理超网采样实现可解释、自适应和多模态的胸片推理，提升医疗AI的安全性和效率。

OptScale: Probabilistic Optimality for Inference-time Scaling

OptScale: 推断时间缩放的概率最优性

Youkang Wang, Jian Wang, Rubing Chen, Xiao-Yong Wei

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

AI总结 OptScale通过概率框架和动态样本决策，提升LLMs推理性能并减少采样开销。

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