大模型推理能力

AnalyticsGPT: An LLM Workflow for Scientometric Question Answering

AnalyticsGPT: 一个基于大语言模型的科学度量问答工作流

Khang Ly, Georgios Cheirmpos, Adrian Raudaschl, Christopher James, Seyed Amin Tabatabaei

机构 * Elsevier B.V.（埃塞尔弗斯有限公司） 纠错

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

AI总结 AnalyticsGPT通过LLM实现科学度量问答，结合检索增强生成和代理概念，提升科学数据分析效率。

Cochain: Balancing Insufficient and Excessive Collaboration in LLM Agent Workflows

Cochain: 在LLM代理工作流中平衡不足与过度的合作

Jiaxing Zhao, Hongbin Xie, Yuzhen Lei, Xuan Song, Zhuoran Shi, Lianxin Li, Shuangxue Liu, Linguo Xie, Haoran Zhang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； School of Urban Planning and Design, Peking University（北京大学城市规划与设计学院） 纠错

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

AI总结 Cochain通过整合知识图谱和提示树，有效解决业务工作流中LLM代理合作问题，优于基线模型。

Comments 35 pages, 23 figures

Causality in Video Diffusers is Separable from Denoising

视频扩散器中的因果性可与去噪分离

Xingjian Bai, Guande He, Zhengqi Li, Eli Shechtman, Xun Huang, Zongze Wu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Morpheus AI（Morpheus人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出可分离因果扩散模型，通过分离时间推理与多步去噪过程，提升视频生成效率并保持生成质量。

Structured Episodic Event Memory

结构化事件记忆

Zhengxuan Lu, Dongfang Li, Yukun Shi, Beilun Wang, Longyue Wang, Baotian Hu

机构 * Southeast University（东南大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 SEEM通过结构化事件记忆框架提升自主代理的叙述连贯性和逻辑一致性。

Self-Guided Function Calling in Large Language Models via Stepwise Experience Recall

通过逐步经验回忆实现大语言模型的自引导函数调用

Sijia Cui, Aiyao He, Shuai Xu, Hongming Zhang, Yanna Wang, Qingyang Zhang, Yajing Wang, Bo Xu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Nanjing University of Information Science & Technology（南京信息工程大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（计算技术研究所，中国科学院） 纠错

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

AI总结 SEER通过逐步经验回忆方法，提升大语言模型在多步骤工具使用中的准确性和效率。

Comments Accepted to EMNLP 2025

Talking with the Latents -- how to convert your LLM into an astronomer

与潜在空间对话——如何将你的大语言模型转化为天文学家

Ilay Kamai, Marc-Huertas Company, Mike J. Smith, Hagai B. Perets

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 通过融合潜在物理特征与语言模型，将大语言模型转化为可解释的科学推理工具，实现对天文学等领域的有效推理与任务执行。

Reason to Retrieve: Enhancing Query Understanding through Decomposition and Interpretation

为检索而思考：通过分解与解释增强查询理解

Yunfei Zhong, Jun Yang, Yixing Fan, Lixin Su, Maarten de Rijke, Ruqing Zhang, Xueqi Cheng

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 ReDI通过分解与解释增强查询理解，有效提升长形式复杂查询的检索性能。