大模型推理能力

Learning When to Look: A Disentangled Curriculum for Strategic Perception in Multimodal Reasoning

学习何时观察：一种解耦的课程学习框架，用于多模态推理中的战略感知

Siqi Yang, Zilve Gao, Haibo Qiu, Fanfan Liu, Peng Shi, Zhixiong Zeng, Qingmin Liao, Lin Ma

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；logical reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种解耦课程学习框架，通过分阶段训练提升多模态推理中的抽象推理与战略视觉感知能力。

Lang2Manip: A Tool for LLM-Based Symbolic-to-Geometric Planning for Manipulation

Lang2Manip: 一种基于LLM的符号到几何规划工具用于操作

Muhayy Ud Din, Jan Rosell, Waseem Akram, Irfan Hussain

机构 * Khalifa University Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS)（卡利法大学自主机器人系统中心） ； Khalifa University（卡利法大学） ； Institute of Industrial and Control Engineering (IOC)（工业与控制工程研究所） ； Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 Lang2Manip通过结合LLM和Kautham框架，实现通用的符号到几何操作规划，适用于多种机器人和任务。

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CheXPO-v2: Preference Optimization for Chest X-ray VLMs with Knowledge Graph Consistency

CheXPO-v2：基于知识图谱一致性的胸片视觉-语言模型偏好优化

Xiao Liang, Yuxuan An, Di Wang, Jiawei Hu, Zhicheng Jiao, Bin Jing, Quan Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Warren Alpert Medical School of Brown University（布朗大学沃伦·阿尔珀特医学学院） ； School of Biomedical Engineering, Capital Medical University（首都医科大学生物医学工程学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CheXPO-v2通过知识图谱一致性奖励机制，提升胸片VLMs的临床可靠性与数据效率。

Large Language Models as Pokémon Battle Agents: Strategic Play and Content Generation

大型语言模型作为宝可梦战斗代理：战略玩法与内容生成

Daksh Jain, Aarya Jain, Ashutosh Desai, Avyakt Verma, Ishan Bhanuka, Pratik Narang, Dhruv Kumar

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani, India（比拉理工学院和科学学院，比兰） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究了大型语言模型在宝可梦战斗中的战略决策能力及内容生成能力，展示了其作为动态游戏对手和设计者的潜力。

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MMRAG-RFT: Two-stage Reinforcement Fine-tuning for Explainable Multi-modal Retrieval-augmented Generation

MMRAG-RFT: 两阶段强化微调用于可解释的多模态检索增强生成

Shengwei Zhao, Jingwen Yao, Sitong Wei, Linhai Xu, Yuying Liu, Dong Zhang, Zhiqiang Tian, Shaoyi Du

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MMRAG-RFT通过两阶段强化微调提升多模态检索增强生成的可解释性，实现更清晰的推理逻辑和更优的生成效果。

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