大模型推理能力

Free(): Learning to Forget in Malloc-Only Reasoning Models

Free(): 学会遗忘的仅malloc推理模型

Yilun Zheng, Dongyang Ma, Tian Liang, Jiahao Xu, Xinting Huang, Lihui Chen, Haitao Mi, Yan Wang

机构 * Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 Free()LM通过引入内在自我遗忘机制，解决推理模型中过多思考标记导致性能下降的问题，实现模型在不同规模上的性能提升，并在长周期任务中恢复性能。

Where-to-Unmask: Ground-Truth-Guided Unmasking Order Learning for Masked Diffusion Language Models

Where-to-Unmask: 基于真实情况引导的去掩码顺序学习用于掩码扩散语言模型

Hikaru Asano, Tadashi Kozuno, Kuniaki Saito, Yukino Baba

机构 * The University of Tokyo, Tokyo, Japan（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Gt-Margin方法，通过真实标记计算去掩码顺序，提升MDLM在逻辑推理任务中的生成质量。

Comments 15 pages, 6 figures

Breaking the Pre-Sampling Barrier: Activation-Informed Difficulty-Aware Self-Consistency

突破预采样障碍：基于激活的难度感知自一致性

Taewoong Yoon, Geunyeong Jeong, Geon Park, Sihyeong Yeom, Harksoo Kim

机构 * Konkuk University（韩国康克大学） 纠错

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

AI总结 ACTSC通过利用神经元激活信号构建轻量级难度估计探针，无需额外调用或预采样，有效降低推理成本并保持准确性。

Inference-Aware Prompt Optimization for Aligning Black-Box Large Language Models

面向推理的提示优化以对齐黑盒大语言模型

Saaduddin Mahmud, Mason Nakamura, Kyle Hollins Wray, Shlomo Zilberstein

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

AI总结 本文提出IAPO框架，通过联合优化提示和推理规模，提升黑盒大语言模型对齐效果。

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