大模型推理能力

Leash: Adaptive Length Penalty and Reward Shaping for Efficient Large Reasoning Model

Leash：自适应长度惩罚与奖励塑造用于高效大推理模型

Yanhao Li, Lu Ma, Jiaran Zhang, Lexiang Tang, Wentao Zhang, Guibo Luo

机构 * Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 Leash通过自适应长度惩罚与奖励塑造，有效提升大模型推理效率，减少推理长度60%同时保持性能竞争力。

Accelerate Speculative Decoding with Sparse Computation in Verification

通过验证中的稀疏计算加速推测解码

Jikai Wang, Jianchao Tan, Yuxuan Hu, Jiayu Qin, Yerui Sun, Yuchen Xie, Xunliang Cai, Juntao Li, Min Zhang

机构 * Key Laboratory of Data Intelligence and Advanced Computing, Soochow University（数据智能与先进计算 key laboratory，苏州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种稀疏验证框架，通过联合稀疏化注意力、FFN和MoE组件，减少验证阶段的计算成本，并结合检索重用策略提升效率-准确性平衡。

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