大模型推理能力

Schrodinger AI: A Unified Spectral-Dynamical Framework for Classification, Reasoning, and Operator-Based Generalization

薛定谔AI：一种用于分类、推理和基于算子的泛化统一频谱-动态框架

Truong Son Nguyen

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 薛定谔AI通过统一频谱-动态框架实现分类、推理和基于算子的泛化，提供稳健的泛化能力与可解释的语义。

Attention Is All You Need for KV Cache in Diffusion LLMs

注意力是扩散大语言模型中KV缓存的所有需求

Quan Nguyen-Tri, Mukul Ranjan, Zhiqiang Shen

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

AI总结 本文提出Elastic-Cache方法，通过适应性缓存更新提升扩散LLM的解码效率和生成质量。

Comments Code at: https://github.com/VILA-Lab/Elastic-Cache

Role-Based Fault Tolerance System for LLM RL Post-Training

基于角色的LLM强化学习后训练容错系统

Zhenqian Chen, Baoquan Zhong, Xiang Li, Qing Dai, Xinkui Zhao, Miao Ye, Ren Cheng, Lufei Zhang, Jianwei Yin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 RobustRL通过基于角色的故障隔离技术，有效提升LLM强化学习后训练的容错性能，实现训练时间比率提升80%以上。

Comments 16 pages, 19 figures

LLMBoost: Make Large Language Models Stronger with Boosting

LLMBoost: 通过提升使大型语言模型更强

Zehao Chen, Tianxiang Ai, Yifei Li, Gongxun Li, Yuyang Wei, Wang Zhou, Guanghui Li, Bin Yu, Zhijun Chen, Hailong Sun, Fuzhen Zhuang, Jianxin Li, Deqing Wang, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北航大学） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信云） 纠错

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

AI总结 LLMBoost通过引入跨模型注意力机制、链式训练范式和近似并行推理范式，提升大型语言模型的性能和效率。

Multiple Token Divergence: Measuring and Steering In-Context Computation Density

多令牌分歧：测量和引导上下文计算密度

Vincent Herrmann, Eric Alcaide, Michael Wand, Jürgen Schmidhuber

机构 * The Swiss AI Lab IDSIA/USI/SUPSI（瑞士人工智能实验室IDSIA/USI/SUPSI） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒·阿齐兹大学科学与技术） 纠错

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

AI总结 多令牌分歧通过测量语言模型的计算努力，提供了一种轻量级工具，用于分析和引导生成文本的计算动态。

MDToC: Metacognitive Dynamic Tree of Concepts for Boosting Mathematical Problem-Solving of Large Language Models

MDToC：元认知动态概念树用于提升大语言模型的数学问题解决能力

Tung Duong Ta, Tim Oates, Thien Van Luong, Huan Vu, Tien Cuong Nguyen

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩分校） ； National Economics University（国家经济大学） ； VNPT AI 纠错

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

AI总结 MDToC通过构建概念树和多数投票机制，提升大语言模型在数学问题解决中的准确性与验证能力。