大模型推理能力

Population-Evolve: a Parallel Sampling and Evolutionary Method for LLM Math Reasoning

Population-Evolve: 一种用于LLM数学推理的并行采样和进化方法

Yanzhi Zhang, Yitong Duan, Zhaoxi Zhang, Jiyan He, Shuxin Zheng

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 Population-Evolve通过并行推理和进化提示提升LLM数学推理能力，实现高准确性和低计算成本。

PromptCoT: Synthesizing Olympiad-level Problems for Mathematical Reasoning in Large Language Models

PromptCoT: 为大型语言模型中的数学推理合成竞赛级问题

Xueliang Zhao, Wei Wu, Jian Guan, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 PromptCoT通过模拟竞赛级问题设计者的思维过程，自动生成高质量数学问题，提升大型语言模型的数学推理能力。

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Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025

Vibe Reasoning: Eliciting Frontier AI Mathematical Capabilities -- A Case Study on IMO 2025 Problem 6

Vibe Reasoning: 引导前沿AI数学能力——以IMO 2025问题6的案例研究

Jiaao Wu, Xian Zhang, Fan Yang, Yinpeng Dong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Vibe Reasoning通过结合AI与人类协作，利用元提示和代理编排解决复杂数学问题，展示了前沿AI在组合优化中的应用与改进。

Comments 20 pages, 13 figures

Tool-Augmented Hybrid Ensemble Reasoning with Distillation for Bilingual Mathematical Problem Solving

工具增强的混合集成推理与蒸馏用于双语数学问题求解

Peiqing Lu, Yuan Zhang, Haoyun Zhang, Jiasen Zheng, Kejian Tong, Wenjun Wu

机构 * Boston University（波士顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HERALD通过结合自适应学习、工具强化学习和知识蒸馏，提升双语数学问题求解的准确性和稳定性。

In Good GRACEs: Principled Teacher Selection for Knowledge Distillation

在良好的GRACE中：为知识蒸馏选择原则性教师

Abhishek Panigrahi, Bingbin Liu, Sadhika Malladi, Sham Kakade, Surbhi Goel

机构 * Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能研究所） ； Kempner Institute, Harvard（哈佛凯普纳研究所） ； Microsoft Research, New York（微软研究院（纽约）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 GRACE通过量化教师有效性，为知识蒸馏提供原则性教师选择和蒸馏指导，提升学生模型性能。

Mathematical exploration and discovery at scale

大规模数学探索与发现

Bogdan Georgiev, Javier Gómez-Serrano, Terence Tao, Adam Zsolt Wagner

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Department of Mathematics, Brown University（布朗大学数学系） ； Institute for Advanced Study（高级研究院） ； UCLA Department of Mathematics（加州大学洛杉矶分校数学系） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AlphaEvolve通过进化搜索发现数学构造，提升数学问题解决效率

Comments 81 pages, 35 figures

AndesVL Technical Report: An Efficient Mobile-side Multimodal Large Language Model

AndesVL 技术报告：一种高效的移动端多模态大语言模型

Zhiwei Jin, Xiaohui Song, Nan Wang, Yafei Liu, Chao Li, Xin Li, Ruichen Wang, Zhihao Li, Qi Qi, Long Cheng, Dongze Hao, Quanlong Zheng, Yanhao Zhang, Haobo Ji, Jian Ma, Zhitong Zheng, Zhenyi Lin, Haolin Deng, Xin Zou, Xiaojie Yin, Ruilin Wang, Liankai Cai, Haijing Liu, Yuqing Qiu, Ke Chen, Zixian Li, Chi Xie, Huafei Li, Chenxing Li, Chuangchuang Wang, Kai Tang, Zhiguang Zhu, Kai Tang, Wenmei Gao, Rui Wang, Jun Wu, Chao Liu, Qin Xie, Chen Chen, Haonan Lu

机构 * AndesVL Team（AndesVL团队） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AndesVL 是一种高效的移动端多模态大语言模型，通过 1+N LoRA 架构和 QALFT 框架实现高效任务适应和模型压缩，部署在 MediaTek Dimensity 9500 芯片上，达到 6.7 倍解码加速和 30.9% 内存减少。

Comments Tech report of OPPO AndesVL Team

Solver-Informed RL: Grounding Large Language Models for Authentic Optimization Modeling

Solver-Informed RL: 为真实优化建模奠定大语言模型基础

Yitian Chen, Jingfan Xia, Siyu Shao, Dongdong Ge, Yinyu Ye

机构 * Cardinal Operations, China（中国卡迪纳尔运营公司） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Antai School of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SIRL通过强化学习与外部优化求解器结合，提升大语言模型在优化建模中的准确性与实用性。

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)