大模型推理能力

When to Trust the Cheap Check: Weak and Strong Verification for Reasoning

何时相信廉价检查：弱验证与强验证用于推理

Shayan Kiyani, Sima Noorani, George Pappas, Hamed Hassani

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出弱-强验证策略，通过两个阈值结构控制接受和拒绝错误，以提高LLM推理的可靠性和准确性。

VAM: Verbalized Action Masking for Controllable Exploration in RL Post-Training -- A Chess Case Study

VAM：在RL后训练中可控探索的可言行动屏蔽——国际象棋案例研究

Zhicheng Zhang, Ziyan Wang, Yali Du, Fei Fang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； King's College London（国王学院伦敦） 纠错

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

AI总结 VAM通过可言化动作屏蔽提升LLM后训练强化学习的探索效率，在国际象棋中验证了其有效性。

Better Think Thrice: Learning to Reason Causally with Double Counterfactual Consistency

三思而后行：通过双重反事实一致性学习因果推理

Victoria Lin, Xinnuo Xu, Rachel Lawrence, Risa Ueno, Amit Sharma, Javier Gonzalez, Niranjani Prasad

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft Research Cambridge（微软研究院剑桥分部） ； Microsoft Research India（微软研究院印度分部） 纠错

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

AI总结 本文提出双重反事实一致性方法，用于评估和提升大型语言模型的因果推理能力，无需标注数据，通过因果干预和反事实预测验证模型能力，并在多种任务中提升性能。

RoPE-LIME: RoPE-Space Locality + Sparse-K Sampling for Efficient LLM Attribution

RoPE-LIME: RoPE空间局部性 + 稀疏K采样用于高效的LLM归因

Isaac Picov, Ritesh Goru

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； DevRev 纠错

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

AI总结 RoPE-LIME通过RoPE空间局部性和稀疏K采样，高效实现LLM归因，减少API调用并提升归因信息质量。