大模型推理能力

Learning When to Plan: Efficiently Allocating Test-Time Compute for LLM Agents

学习何时计划：高效分配测试时计算用于LLM代理

Davide Paglieri, Bartłomiej Cupiał, Jonathan Cook, Ulyana Piterbarg, Jens Tuyls, Edward Grefenstette, Jakob Nicolaus Foerster, Jack Parker-Holder, Tim Rocktäschel

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； New York University（纽约大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种动态规划框架，通过两阶段训练提升LLM在长周期任务中的样本效率和复杂目标达成能力，同时展示人类计划对代理系统性能的增强作用。

Panini: Continual Learning in Token Space via Structured Memory

Panini：通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习

Shreyas Rajesh, Pavan Holur, Mehmet Yigit Turali, Chenda Duan, Vwani Roychowdhury

机构 * ucla（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 Panini通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习，提升推理效率和准确性。

Comments 35 pages, code available at: https://github.com/roychowdhuryresearch/gsw-memory