大模型推理能力

Do LLMs Need Inherent Reasoning Before Reinforcement Learning? A Study in Korean Self-Correction

LLMs是否需要在强化学习前具备内在推理能力？韩国自我修正研究

Hongjin Kim, Jaewook Lee, Kiyoung Lee, Jong-hun Shin, Soojong Lim, Oh-Woog Kwon

机构 * ETRI 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；self-correction(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究探讨LLMs在强化学习前是否需要具备内在推理能力，通过韩国自我修正研究发现，对齐模型内部推理与韩语输入关键，提升多语言推理效果。

Comments IJCNLP-AACL 2025 (Main), Outstanding Paper Award

Adversarial Yet Cooperative: Multi-Perspective Reasoning in Retrieved-Augmented Language Models

对抗 yet 合作：检索增强语言模型中的多视角推理

Can Xu, Lingyong Yan, Jiayi Wu, Haosen Wang, Shuaiqiang Wang, Yuchen Li, Jizhou Huang, Dawei Yin, Xiang Li

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出对抗推理RAG框架，通过推理与验证的对抗机制提升检索增强语言模型的多视角推理能力与验证严谨性。

AtomThink: Multimodal Slow Thinking with Atomic Step Reasoning

AtomThink: 多模态慢思考与原子步骤推理

Kun Xiang, Zhili Liu, Terry Jingchen Zhang, Yinya Huang, Yunshuang Nie, Kaixin Cai, Yiyang Yin, Runhui Huang, Hanhui Li, Yihan Zeng, Yu-Jie Yuan, Jianhua Han, Lanqing Hong, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Noah’s Ark Lab（诺亚实验室） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（亿纬智能科技有限公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AtomThink通过引入原子步骤推理，提升多模态大语言模型的推理性能和效率。

Comments TPAMI accepted

DQ-LoRe: Dual Queries with Low Rank Approximation Re-ranking for In-Context Learning

DQ-LoRe：双查询与低秩近似重排序用于上下文学习

Jing Xiong, Zixuan Li, Chuanyang Zheng, Zhijiang Guo, Yichun Yin, Enze Xie, Zhicheng Yang, Qingxing Cao, Haiming Wang, Xiongwei Han, Jing Tang, Chengming Li, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； MBZUAI ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） ； DarkMatter AI Research（DarkMatter AI研究） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 DQ-LoRe通过双查询与低秩近似重排序方法提升GPT-4上下文学习性能，实现94.2%的性能提升。

Comments Accepted in ICLR 2024

A Technical Report on the Second Place Solution for the CIKM 2025 AnalytiCup Competition

CIKM 2025 AnalytiCup竞赛第二名解决方案的技术报告

Haotao Xie, Ruilin Chen, Yicheng Wu, Zhan Zhao, Yuanyuan Liu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出基于提示工程与任务分解的单模型框架，通过低秩适应提升多语言电商搜索相关性判断效率，取得竞赛优异成绩。

Naiad: Novel Agentic Intelligent Autonomous System for Inland Water Monitoring

Naiad：一种新型智能自主系统用于内陆水体监测

Eirini Baltzi, Tilemachos Moumouris, Athena Psalta, Vasileios Tsironis, Konstantinos Karantzalos

机构 * National Technical University of Athens（希腊国家技术大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Naiad是一种基于大语言模型和外部工具的智能系统，用于通过地球观测数据实现内陆水体的全面监测。

SketchVL: Policy Optimization via Fine-Grained Credit Assignment for Chart Understanding and More

SketchVL：通过细粒度信用分配进行政策优化以实现图表理解和更多

Muye Huang, Lingling Zhang, Yifei Li, Yaqiang Wu, Jun Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, China（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, China（教育部KLINNS实验室，西安交通大学） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 SketchVL通过细粒度信用分配优化，提升多模态大语言模型在图表理解和多领域推理中的性能。