大模型推理能力

Towards Reasoning for PDE Foundation Models: A Reward-Model-Driven Inference-Time-Scaling Algorithm

面向PDE基础模型的推理：一种基于奖励模型的推理时扩展算法

Siddharth Mansingh, James Amarel, Ragib Arnab, Arvind Mohan, Kamaljeet Singh, Gerd J. Kunde, Nicolas Hengartner, Benjamin Migliori, Emily Casleton, Nathan A. Debardeleben, Ayan Biswas, Diane Oyen, Earl Lawrence

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于奖励模型的推理时扩展算法，用于提升PDE基础模型在分布外情况下的预测准确性，减少对训练样本和模型规模的依赖。

Exploring Generative Process Reward Modeling for Semi-Structured Data: A Case Study of Table Question Answering

探索生成过程奖励建模在半结构化数据中的应用：表格问答的案例研究

Lei Tang, Wei Zhou, Mohsen Mesgar

机构 * University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung, University of Stuttgart（斯图加特大学机械语言处理研究所） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了生成过程奖励模型在表格问答任务中的应用，发现结合文本和代码验证的PRMs能辅助解决方案选择，但泛化能力有限。

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