大模型推理能力

Cross-lingual Collapse: How Language-Centric Foundation Models Shape Reasoning in Large Language Models

跨语言崩溃：语言中心化基础模型如何塑造大语言模型的推理

Cheonbok Park, Jeonghoon Kim, Joosung Lee, Sanghwan Bae, Jaegul Choo, Kang Min Yoo

机构 * NAVER Cloud（NAVER云） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究探讨了多语言模型在长链思考中因语言中心化先验导致的推理能力下降问题，并提出通过语言一致性奖励等方法缓解这一现象。

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AbstRaL: Augmenting LLMs' Reasoning by Reinforcing Abstract Thinking

AbstRaL: 通过强化抽象思维增强大语言模型的推理能力

Silin Gao, Antoine Bosselut, Samy Bengio, Emmanuel Abbe

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 AbstRaL通过强化学习提升LLM的抽象推理能力，有效缓解GSM扰动基准测试中的性能下降，并提升模型在OD数学和一般推理任务上的泛化能力。

Comments ICLR 2026

LAD: Learning Advantage Distribution for Reasoning

LAD: 为推理学习优势分布

Wendi Li, Sharon Li

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 LAD通过学习优势分布提升大型模型推理的多样性和准确性，无需额外训练成本。

QiMeng-CodeV-R1: Reasoning-Enhanced Verilog Generation

QiMeng-CodeV-R1: 基于推理增强的Verilog生成

Yaoyu Zhu, Di Huang, Hanqi Lyu, Xiaoyun Zhang, Chongxiao Li, Wenxuan Shi, Yutong Wu, Jianan Mu, Jinghua Wang, Yang Zhao, Pengwei Jin, Shuyao Cheng, Shengwen Liang, Xishan Zhang, Rui Zhang, Zidong Du, Qi Guo, Xing Hu, Yunji Chen

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 QiMeng-CodeV-R1通过改进的RLVR框架，实现了基于推理增强的Verilog生成，提升了硬件描述语言生成的准确性和效率。

Step 3.5 Flash: Open Frontier-Level Intelligence with 11B Active Parameters

步骤3.5 Flash：通过11B活跃参数实现前沿级智能

Ailin Huang, Ang Li, Aobo Kong, Bin Wang, Binxing Jiao, Bo Dong, Bojun Wang, Boyu Chen, Brian Li, Buyun Ma, Chang Su, Changxin Miao, Changyi Wan, Chao Lou, Chen Hu, Chen Xu, Chenfeng Yu, Chengting Feng, Chengyuan Yao, Chunrui Han, Dan Ma, Dapeng Shi, Daxin Jiang, Dehua Ma, Deshan Sun, Di Qi, Enle Liu, Fajie Zhang, Fanqi Wan, Guanzhe Huang, Gulin Yan, Guoliang Cao, Guopeng Li, Han Cheng, Hangyu Guo, Hanshan Zhang, Hao Nie, Haonan Jia, Haoran Lv, Hebin Zhou, Hekun Lv, Heng Wang, Heung-Yeung Shum, Hongbo Huang, Hongbo Peng, Hongyu Zhou, Hongyuan Wang, Houyong Chen, Huangxi Zhu, Huimin Wu, Huiyong Guo, Jia Wang, Jian Zhou, Jianjian Sun, Jiaoren Wu, Jiaran Zhang, Jiashu Lv, Jiashuo Liu, Jiayi Fu, Jiayu Liu, Jie Cheng, Jie Luo, Jie Yang, Jie Zhou, Jieyi Hou, Jing Bai, Jingcheng Hu, Jingjing Xie, Jingwei Wu, Jingyang Zhang, Jishi Zhou, Junfeng Liu, Junzhe Lin, Ka Man Lo, Kai Liang, Kaibo Liu, Kaijun Tan, Kaiwen Yan, Kaixiang Li, Kang An, Kangheng Lin, Lei Yang, Liang Lv, Liang Zhao, Liangyu Chen, Lieyu Shi, Liguo Tan, Lin Lin, Lina Chen, Luck Ma, Mengqiang Ren, Michael Li, Ming Li, Mingliang Li, Mingming Zhang, Mingrui Chen, Mitt Huang, Na Wang, Peng Liu, Qi Han, Qian Zhao, Qinglin He, Qinxin Du, Qiuping Wu, Quan Sun, Rongqiu Yang, Ruihang Miao, Ruixin Han, Ruosi Wan, Ruyan Guo, Shan Wang, Shaoliang Pang, Shaowen Yang, Shengjie Fan, Shijie Shang, Shiliang Yang, Shiwei Li, Shuangshuang Tian, Siqi Liu, Siye Wu, Siyu Chen, Song Yuan, Tiancheng Cao, Tianchi Yue, Tianhao Cheng, Tianning Li, Tingdan Luo, Wang You, Wei Ji, Wei Yuan, Wei Zhang, Weibo Wu, Weihao Xie, Wen Sun, Wenjin Deng, Wenzhen Zheng, Wuxun Xie, Xiangfeng Wang, Xiangwen Kong, Xiangyu Liu, Xiangyu Zhang, Xiaobo Yang, Xiaojia Liu, Xiaolan Yuan, Xiaoran Jiao, Xiaoxiao Ren, Xiaoyun Zhang, Xin Li, Xin Liu, Xin Wu, Xing Chen, Xingping Yang, Xinran Wang, Xu Zhao, Xuan He, Xuanti Feng, Xuedan Cai, Xuqiang Zhou, Yanbo Yu, Yang Li, Yang Xu, Yanlin Lai, Yanming Xu, Yaoyu Wang, Yeqing Shen, Yibo Zhu, Yichen Lv, Yicheng Cao, Yifeng Gong, Yijing Yang, Yikun Yang, Yin Zhao, Yingxiu Zhao, Yinmin Zhang, Yitong Zhang, Yixuan Zhang, Yiyang Chen, Yongchi Zhao, Yongshen Long, Yongyao Wang, Yousong Guan, Yu Zhou, Yuang Peng, Yuanhao Ding, Yuantao Fan, Yuanwei Lu, Yuanzhen Yang, Yuchu Luo, Yudi Zhao, Yue Peng, Yueqiang Lin, Yufan Lu, Yuling Zhao, Yunzhou Ju, Yurong Zhang, Yusheng Li, Yuxiang Yang, Yuyang Chen, Yuzhu Cai, Zejia Weng, Zetao Hong, Zexi Li, Zhe Xie, Zheng Ge, Zheng Gong, Zheng Zeng, Zhenyi Lu, Zhewei Huang, Zhichao Chang, Zhiguo Huang, Zhiheng Hu, Zidong Yang, Zili Wang, Ziqi Ren, Zixin Zhang, Zixuan Wang

机构 * StepFun Team（StepFun团队） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Step 3.5 Flash通过11B活跃参数实现前沿级智能，结合高效推理与多任务表现，提升代理在数学、代码等领域的性能。

Comments Technical report for Step 3.5 Flash

How to Allocate, How to Learn? Dynamic Rollout Allocation and Advantage Modulation for Policy Optimization

如何分配，如何学习？动态回放分配与优势调节用于策略优化

Yangyi Fang, Jiaye Lin, Xiaoliang Fu, Cong Qin, Haolin Shi, Chaowen Hu, Lu Pan, Ke Zeng, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 DynaMO通过动态回放分配和梯度感知优势调节，优化策略学习中的资源分配与梯度更新稳定性，提升数学推理任务的性能。

TROLL: Trust Regions improve Reinforcement Learning for Large Language Models

TROLL：通过信任区域改进大型语言模型的强化学习

Philipp Becker, Niklas Freymuth, Serge Thilges, Fabian Otto, Gerhard Neumann

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 TROLL通过引入基于信任区域的离散可微投影，改进了大型语言模型的强化学习训练，提升了训练速度、稳定性和最终成功率。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

MathScape: Benchmarking Multimodal Large Language Models in Real-World Mathematical Contexts

MathScape：在现实数学情境中评估多模态大语言模型

Hao Liang, Linzhuang Sun, Minxuan Zhou, Zirong Chen, Meiyi Qiang, Mingan Lin, Tianpeng Li, Fan Yang, Zenan Zhou, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nankai University（南开大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Baichuan Inc.（百度文心） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MathScape是一个评估多模态大语言模型在现实数学情境中推理能力的新基准，揭示了现有模型在现实任务中的局限性。

MentalBlackboard: Evaluating Spatial Visualization via Mathematical Transformations

MentalBlackboard: 通过数学变换评估空间可视化能力

Nilay Yilmaz, Maitreya Patel, Naga Sai Abhiram Kusumba, Yixuan He, Yezhou Yang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 MentalBlackboard通过数学变换评估模型的空间可视化能力，揭示其在预测和规划任务中的局限性。

Watermarking LLM Agent Trajectories

对LLM代理轨迹进行水印标记

Wenlong Meng, Chen Gong, Terry Yue Zhuo, Fan Zhang, Kecen Li, Zheng Liu, Zhou Yang, Chengkun Wei, Wenzhi Chen

机构 * Zhejiang University, China（浙江大学） ； University of Virginia, USA（弗吉尼亚大学） ； Alibaba Qwen, China（阿里巴巴通义实验室） ； University of Alberta, Canada（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出ActHook，一种针对LLM代理轨迹数据集的水印方法，通过在决策点插入钩子动作实现可靠的黑盒检测，实验显示其在数学推理等任务中具有高检测精度且性能影响小。

Comments 20 pages, 9 figures