大模型推理能力

ThinkRouter: Efficient Reasoning via Routing Thinking between Latent and Discrete Spaces

ThinkRouter: 通过潜在空间与离散空间之间的路由思维实现高效推理

Xin Xu, Tong Yu, Xiang Chen, Haoliang Wang, Julian McAuley, Saayan Mitra

机构 * Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 ThinkRouter通过在低信心时路由至离散空间，高信心时路由至潜在空间，提升推理效率和准确性，平均提高Pass@1 19.70分，减少生成长度15.55%。

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Detecting RLVR Training Data via Structural Convergence of Reasoning

通过推理的结构收敛检测RLVR训练数据

Hongbo Zhang, Yue Yang, Jianhao Yan, Guangsheng Bao, Yue Zhang, Yue Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） 纠错

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

AI总结 通过推理结构收敛检测RLVR训练数据，提出Min-kNN距离方法有效区分训练数据与未见数据。

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Reinforcement Inference: Leveraging Uncertainty for Self-Correcting Language Model Reasoning

强化推断：利用不确定性进行自我修正的语言模型推理

Xinhai Sun

机构 * Programme of Management Engineering, Politecnico di Milano（米兰理工学院管理工程项目） 纠错

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

AI总结 本研究提出强化推断方法，通过利用模型不确定性进行自我修正推理，提升语言模型在零样本设置下的准确性，同时减少计算成本。

GOLD PANNING: Strategic Context Shuffling for Needle-in-Haystack Reasoning

黄金矿砂：用于针叶堆寻针推理的战略上下文洗牌

Adam Byerly, Daniel Khashabi

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 GOLD PANNING通过战略上下文洗牌方法，在针叶堆推理中以更少的查询实现高效目标识别，利用信号锚定技术提升模型性能。

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dVoting: Fast Voting for dLLMs

dVoting: dLLMs的快速投票

Sicheng Feng, Zigeng Chen, Xinyin Ma, Gongfan Fang, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 dVoting通过快速投票技术提升dLLMs推理能力，无需训练，有效提高多个基准测试的性能。

MAPLE: Modality-Aware Post-training and Learning Ecosystem

MAPLE: 多模态感知的后训练与学习生态系统

Nikhil Verma, Minjung Kim, JooYoung Yoo, Kyung-Min Jin, Manasa Bharadwaj, Kevin Ferreira, Ko Keun Kim, Youngjoon Kim

机构 * LG Electronics Toronto AI Lab, Toronto, Canada（LG电子多伦多AI实验室） ； LG Electronics CTO AI Lab, Seoul, Republic of Korea（LG电子CTO AI实验室） 纠错

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

AI总结 MAPLE通过模态感知的后训练与学习生态系统，提升多模态强化学习的准确性、收敛速度和稳定性。

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