大模型推理能力

Probabilistic Aggregation and Targeted Embedding Optimization for Collective Moral Reasoning in Large Language Models

概率聚合与定向嵌入优化用于大语言模型中的集体道德推理

Chenchen Yuan, Zheyu Zhang, Shuo Yang, Bardh Prenkaj, Gjergji Kasneci

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） ； School of Social Sciences and Technology, Technical University of Munich（社会科学与技术学院，慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种概率聚合与定向嵌入优化方法，通过融合多个大语言模型的道德判断，提升集体道德推理的一致性和准确性。

Comments Accepted to ACL 2025 (Findings)

RelayGen: Intra-Generation Model Switching for Efficient Reasoning

RelayGen: 生成内代际模型切换以实现高效推理

Jiwon Song, Yoongon Kim, Jae-Joon Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 RelayGen通过段级运行时模型切换，在不增加训练成本的情况下，提升推理效率并减少延迟，同时保持高精度。

Refer-Agent: A Collaborative Multi-Agent System with Reasoning and Reflection for Referring Video Object Segmentation

Refer-Agent：一种具有推理和反思的协作多智能体系统用于指引用视频对象分割

Haichao Jiang, Tianming Liang, Wei-Shi Zheng, Jian-Fang Hu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Refer-Agent通过协作多智能体系统结合推理与反思机制，提升指引用视频对象分割的性能与灵活性。

SyncAnyone: Implicit Disentanglement via Progressive Self-Correction for Lip-Syncing in the wild

SyncAnyone: 通过渐进自我校正实现隐式解耦以实现野外对口型同步

Xindi Zhang, Dechao Meng, Steven Xiao, Qi Wang, Peng Zhang, Bang Zhang

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(title)

AI总结 SyncAnyone通过渐进自我校正实现隐式解耦，提升野外对口型同步的精度和视觉保真度。

Comments Project page: https://humanaigc.github.io/sync_anyone_demo_page/

Not All Layers Need Tuning: Selective Layer Restoration Recovers Diversity

并非所有层都需要调节：选择性层恢复恢复多样性

Bowen Zhang, Meiyi Wang, Harold Soh

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； Smart Systems Institute, National University of Singapore, Singapore, Singapore（新加坡国立大学智能系统研究所） 纠错

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

AI总结 选择性层恢复通过恢复特定层到预训练权重，提升LLM输出多样性并保持高质量。

Comments 16 pages, 7 figures, 12 tables

AgentCPM-Explore: Realizing Long-Horizon Deep Exploration for Edge-Scale Agents

AgentCPM-Explore: 实现长horizon深度探索以实现边缘规模智能体

Haotian Chen, Xin Cong, Shengda Fan, Yuyang Fu, Ziqin Gong, Yaxi Lu, Yishan Li, Boye Niu, Chengjun Pan, Zijun Song, Huadong Wang, Yesai Wu, Yueying Wu, Zihao Xie, Yukun Yan, Zhong Zhang, Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

机构 * AgentCPM Team（AgentCPM 团队） 纠错

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

AI总结 AgentCPM-Explore通过深度探索实现边缘规模智能体的高性能表现，超越大模型在多个基准上的表现。

VowelPrompt: Hearing Speech Emotions from Text via Vowel-level Prosodic Augmentation

VowelPrompt：通过元音层面的语调增强从文本中听出语音情感

Yancheng Wang, Osama Hanna, Ruiming Xie, Xianfeng Rui, Maohao Shen, Xuedong Zhang, Christian Fuegen, Jilong Wu, Debjyoti Paul, Arthur Guo, Zhihong Lei, Ozlem Kalinli, Qing He, Yingzhen Yang

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 VowelPrompt通过元音层面的语调增强，提升LLM在语音情感识别中的表现并生成可解释的解释。

Comments Accepted to ICLR 2026

Are AI Capabilities Increasing Exponentially? A Competing Hypothesis

人工智能能力是否呈指数增长？一个竞争性假设

Haosen Ge, Hamsa Bastani, Osbert Bastani

机构 * Wharton AI \& Analytics Initiative, The Wharton School, University of Pennsylvania, USA ； Department of Operations, Information ； Decisions, The Wharton School, University of Pennsylvania, USA ； Department of Computer ； Information Science, University of Pennsylvania, USA 纠错

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

AI总结 本文通过分析数据和提出复杂模型，质疑人工智能能力的指数增长假设，指出拐点已过去并提出未来可能的转折点。

POINTS-GUI-G: GUI-Grounding Journey

POINTS-GUI-G：GUI接地之旅

Zhongyin Zhao, Yuan Liu, Yikun Liu, Haicheng Wang, Le Tian, Xiao Zhou, Yangxiu You, Zilin Yu, Yang Yu, Jie Zhou

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 POINTS-GUI-G通过精细化数据工程、改进训练策略和强化学习提升GUI接地性能，实现多个基准测试的最优表现。