大模型推理能力

Test-Time Scaling for CAD Generation via Verifier-Free Consensus Selection

基于无验证器共识选择的CAD生成测试时缩放

Aaron Haag, Altay Kacan, Bertram Fuchs, Oliver Lohse

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

AI总结 该研究针对文本到CAD生成的单个样本易出错问题，提出无验证器的3D CAD共识选择方法，经实验验证其可提升几何准确率并降低Chamfer距离。

BiasTrace: Linking Reasoning Behaviours to Biased Outputs in LLMs

BiasTrace：将大语言模型（LLM）中的推理行为与有偏输出关联起来

Varsha Ramineni, Hossein A. Rahmani, Jerome Ramos, Karin Sevegnani, Emine Yilmaz

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本研究提出BiasTrace标注方案，将LLM的推理行为与有偏输出关联，构建大型标注数据集，发现有偏输出多源于微妙推理行为，且该方案可提升偏见检测与推理时缓解效果。

More Correct Mass, Worse Answers: Why Power Sampling Can Fail and How to Fix It

更多正确质量，更差答案：幂采样为何会失效及如何修复

Haohui Yang, Jiaxing Sun, Xiujun Ma

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能 State Key Laboratory） 纠错

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

AI总结 研究发现幂采样存在悖论，即提升正确轨迹概率却降低下游推理性能，归因于剂量与覆盖不匹配，提出修复后的支持保留幂采样器可逆转损失并优于标准多采样推理。

Comments 16 pages, 8 figures, 1 table. Haohui Yang and Jiaxing Sun contributed equally. Xiujun Ma is the corresponding author

Improving Generalization Robustness of Multimodal RLVR

提升多模态RLVR的泛化鲁棒性

Pengfei Zhou, Zhiwei Tang, Xiaopeng Peng, Chenrui Zhou, Lama Moukheiber, Yixing Ma, Bin Xu, Jiajun Song, Zhenglin Wan, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Bohan Zhuang, Fan Wang, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态RLVR泛化鲁棒性不足的问题，提出含动态三元奖励与一致性正则化器的PIRL方法，压力测试与动态评估中其性能下降幅度均小于GRPO。

Comments 32 pages, 5 figures