大模型推理能力

Efficient Paths and Dense Rewards: Probabilistic Flow Reasoning for Large Language Models

高效路径与密集奖励：用于大语言模型的概率流推理

Yan Liu, Feng Zhang, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Han Liu, Yangdong Deng

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；verifier(abstract)

AI总结 CoT-Flow通过概率流框架提升大语言模型的推理效率与性能，采用流引导解码和流强化学习方法实现信息高效推理路径和密集奖励函数。

See More, Store Less: Memory-Efficient Resolution for Video Moment Retrieval

看清更多，存储更少：视频时刻检索的内存高效解决方案

Mingyu Jeon, Sungjin Han, Jinkwon Hwang, Minchol Kwon, Jonghee Kim, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（人工智能系， Chung-Ang 大学） ； Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子与电信研究院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 SMORE通过查询引导的描述和自适应压缩技术，在视频时刻检索中实现高信息分辨率与内存效率的平衡。