大模型推理能力

P2S: Probabilistic Process Supervision for General-Domain Reasoning Question Answering

P2S: 通用领域推理问答中的概率过程监督

Wenlin Zhong, Chengyuan Liu, Yiquan Wu, Bovin Tan, Changlong Sun, Yi Wang, Xiaozhong Liu, Kun Kuang

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

AI总结 P2S通过概率过程监督提升通用领域推理问答性能，利用路径忠实度奖励解决奖励稀疏性问题。

Beyond Speedup -- Utilizing KV Cache for Sampling and Reasoning

超越加速 -- 利用KV缓存进行采样与推理

Zeyu Xing, Xing Li, Hui-Ling Zhen, Mingxuan Yuan, Sinno Jialin Pan

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出将KV缓存作为轻量级表示用于采样与推理，展示了其在链式嵌入和快速/缓慢思考切换任务中的有效性，显著提升了推理效率。

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JEPA-Reasoner: Decoupling Latent Reasoning from Token Generation

JEPA-Reasoner：将潜在推理与标记生成解耦

Bingyang Kelvin Liu, Ziyu Patrick Chen, David P. Woodruff

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 JEPA-Reasoner通过解耦潜在推理与标记生成，提升模型在复杂推理任务中的准确率和鲁棒性。

A Dialectic Pipeline for Improving LLM Robustness

辩证管道用于提升大语言模型鲁棒性

Sara Candussio

机构 * Università degli Studi di Trieste（特里埃斯特大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：chain-of-thought(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种辩证管道，通过自我对话提升大语言模型的鲁棒性，有效减少幻觉并提高输出质量。

RPO-RAG: Aligning Small LLMs with Relation-aware Preference Optimization for Knowledge Graph Question Answering

RPO-RAG: 通过关系感知的偏好优化对齐小型LLM以实现知识图谱问答

Kaehyun Um, KyuHwan Yeom, Haerim Yang, Minyoung Choi, Hyeongjun Yang, Kyong-Ho Lee

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 RPO-RAG通过关系感知的偏好优化和以答案为中心的提示设计，提升小型LLM在知识图谱问答中的推理能力，实现性能提升。

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