大模型推理能力

CtrlCoT: Dual-Granularity Chain-of-Thought Compression for Controllable Reasoning

CtrlCoT：用于可控推理的双粒度推理链压缩

Zhenxuan Fan, Jie Cao, Yang Dai, Zheqi Lv, Wenqiao Zhang, Zhongle Xie, Peng LU, Beng Chin Ooi

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 CtrlCoT通过双粒度方法实现高效可控推理，结合语义抽象与标记级删除，提升推理效率和可靠性。

Comments 16 pages, 9 figures, 11 tables

Mitigating LLM Hallucination via Behaviorally Calibrated Reinforcement Learning

通过行为校准强化学习缓解大语言模型幻觉

Jiayun Wu, Jiashuo Liu, Zhiyuan Zeng, Tianyang Zhan, Tianle Cai, Wenhao Huang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文通过行为校准强化学习提升大语言模型的不确定性量化能力，使其在数学推理和事实问答任务中表现更优。

The Imitation Game: Turing Machine Imitator is Length Generalizable Reasoner

模仿游戏：图灵机模仿器是长度可推广的推理机

Zhouqi Hua, Wenwei Zhang, Chengqi Lyu, Yuzhe Gu, Songyang Gao, Kuikun Liu, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） 纠错

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

AI总结 本文提出TAIL方法，通过合成图灵机执行过程的链式思维数据，提升LLM的长度泛化能力，超越现有方法。

Evolutionary Strategies lead to Catastrophic Forgetting in LLMs

进化策略导致大语言模型中的灾难性遗忘

Immanuel Abdi, Akshat Gupta, Micah Mok, Alexander Lu, Nicholas Lee, Gopala Anumanchipalli

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 进化策略在大语言模型训练中导致灾难性遗忘，尽管性能接近GRPO，但持续学习能力受限。

AI Annotation Orchestration: Evaluating LLM verifiers to Improve the Quality of LLM Annotations in Learning Analytics

AI标注协调：评估LLM验证器以提高学习分析中LLM标注的质量

Bakhtawar Ahtisham, Kirk Vanacore, Jinsook Lee, Zhuqian Zhou, Doug Pietrzak, Rene F. Kizilcec

专题命中 数学推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过评估LLM验证器提升学习分析中标注质量，提出灵活的协调框架和实证比较方法，展示验证在提高标注可靠性中的作用。