大模型推理能力

Fewer Hallucinations, More Verification: A Three-Stage LLM-Based Framework for ASR Error Correction

更少的幻觉，更多的验证：一种基于LLM的三阶段框架用于语音识别错误纠正

Yangui Fang, Baixu Chen, Jing Peng, Xu Li, Yu Xi, Chengwei Zhang, Guohui Zhong

机构 * Huazhong University of Science and Technology, School of Electronic Information and Communications（华中科技大学电子信息与通信学院） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（人工智能联合实验室、AI研究院、X-LANCE实验室、上海交通大学） ； AISpeech Ltd, Suzhou, China（上海苏州AISpeech有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种基于LLM的三阶段框架，用于减少语音识别错误纠正中的幻觉问题，通过预检测、链式思维修正和推理验证提高纠正准确性。

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Chain-of-Anomaly Thoughts with Large Vision-Language Models

基于大视觉-语言模型的异常思维链

Pedro Domingos, João Pereira, Vasco Lopes, João Neves, David Semedo

机构 * NOVALINCS, NOVA School of Science and Technology（NOVALINCS、NOVA科学与技术学院） ； NOVALINCS, Universidade da Beira Interior（NOVALINCS、贝拉内尔大学） ； DeepNeuronic 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出CoAT框架，通过引入异常偏见提升大视觉-语言模型在异常检测和分类任务中的性能。

Comments 2 pages, 3 figures, 1 table. Accepted for RECPAD 2025

SynCraft: Guiding Large Language Models to Predict Edit Sequences for Molecular Synthesizability Optimization

SynCraft: 引导大语言模型预测编辑序列以优化分子合成可行性

Junren Li, Luhua Lai

机构 * BNLMS, College of Chemistry and Molecular Engineering, Peking University, Beijing 100871, China（BNLMS，化学与分子工程学院，北京大学，北京100871，中国） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SynCraft通过引导大语言模型预测编辑序列，优化分子合成可行性，提升生成分子的结构保真度和合成可行性。

Comments 28 pages, 4 figures, 1 table

On-device Large Multi-modal Agent for Human Activity Recognition

用于人体活动识别的设备端大多模态智能体

Md Shakhrul Iman Siam, Ishtiaque Ahmed Showmik, Guanqun Song, Ting Zhu

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种用于人体活动识别的设备端大多模态智能体，结合大语言模型提升性能与可解释性，实现高分类准确率和用户友好交互。

GR-RL: Going Dexterous and Precise for Long-Horizon Robotic Manipulation

GR-RL：为长周期机械操作实现灵活与精确

Yunfei Li, Xiao Ma, Jiafeng Xu, Yu Cui, Zhongren Cui, Zhigang Han, Liqun Huang, Tao Kong, Yuxiao Liu, Hao Niu, Wanli Peng, Jingchao Qiao, Zeyu Ren, Haixin Shi, Zhi Su, Jiawen Tian, Yuyang Xiao, Shenyu Zhang, Liwei Zheng, Hang Li, Yonghui Wu

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 GR-RL通过多阶段训练管道，将通用VLA策略转化为擅长长周期精确操作的专家策略，成功实现自主系鞋带任务。