大模型推理能力

Rethinking the Multilingual Reasoning Gap with Layer Swap

通过层交换重新思考多语言推理差距

Maxence Lasbordes, Amélie Chatelain, Djamé Seddah

机构 * LightOn ； Inria（法国国家科学研究中心） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过构建多语言推理数据集并微调专家模型，发现本地推理与英语枢轴推理的性能差距远小于先前报道，并提出层交换方法将英语专家的推理中间层迁移到本地专家，以缩小差距。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

DCGC: Draft-Conditioned Global Correction for Complex Reasoning with Masked Diffusion Models

DCGC：基于草稿条件的全局修正，用于带掩码扩散模型的复杂推理

Minhae Oh, Nakyung Lee, Jungwoo Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 DCGC是结合SFT与动态双CFG机制的MDM框架，用于修正LLMs推理错误，在多推理基准中优于现有方法，可作为无验证器的全局修正模块。

Comments 21 pages, 3 figures, 12 tables

AsymSpec: Context-Asymmetric Speculative Decoding for Agentic LLMs

AsymSpec：面向智能体大语言模型的上下文非对称投机解码

Sheng Liang, Yongyue Zhang, Nathanael Brian, Hang Lv, Hao Wang, Chen Zhang, Yong Liu

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 AsymSpec是面向智能体大语言模型的非对称投机解码框架，通过轻量级草稿读全输入、大型验证模型用压缩视图，实现近90%完整上下文准确率，获1.3-1.7倍吞吐量加速且计算成本仅0.2-0.3倍。

Comments EMNLP Main Conference 2026

Prefix Sliding for efficient test-time scaling

用于高效测试时缩放的前缀滑动

Niklas Muennighoff, Zhengyang Wang, Zeyi Chen, Weijia Shi, Binyuan Hui, John Yang, Dapeng Jiang, Mika Senghaas, Fares Obeid, Johannes Hagemann, Sami Jaghouar, Ludwig Schmidt, Percy Liang, Jason Wei, Andrew Y. Ng, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi, Mike Lewis

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California at Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Prime Intellect ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对测试时推理内存成本过高问题，提出Prefix Sliding方法，通过丢弃非关键标记限制内存，无需训练可提速3倍，结合强化学习训练后性能更优且优于其他基线

Comments 28 pages (9 main), 22 figures, 3 tables

$R^3$: Training Robots to Reason in Natural Language via Reinforcement Learning

R^3：通过强化学习训练机器人以自然语言进行推理

Lehong Wu, Yuxiao Qu, Zheyuan Hu, Ivan Zhang, Limin Wei, Zackory Erickson, Aviral Kumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出R^3方法，通过中间训练和基于准则的强化学习将VLM转化为机器人推理器，在两个测试平台上提升了机器人的探索与泛化能力，优于仅指令式的模仿学习基线。

Comments 42 pages, 23 figures

AutoVerifier: Residual-Guided Non-Parametric Optimization for Reference-Based Answer Verification

Zebei Zhao, Zhihao Shi, Minqi Shi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

Comments 8 pages of main text, 5 figures, with appendices

V-Rubrics: Visual Faithfulness via Rubric-Based Reinforcement Learning

V-Rubrics：基于评分规则的强化学习实现视觉忠实性

Shulin Tian, Minglun Li, Yuhao Dong, Hao Ding, Jiarui Yao, Haiwen Diao, Jingkang Yang, Hongyuan Zhu, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉-语言模型回答缺乏视觉依据的问题，提出基于评分规则的强化学习方法V-Rubrics，通过分解响应为原子命题并从三方面评分，训练的模型在相关推理基准上性能优于基线。

Comments Proj page: this https URL (https://shulin16.github.io/v-rubrics/)

MeMark: Membrane-Space Watermarking for Spiking Neural Networks

MeMark：面向脉冲神经网络的膜空间水印技术

Roberto Riaño, Gorka Abad, Stjepan Picek, Aitor Urbieta

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

AI总结 MeMark是一种面向脉冲神经网络的膜空间水印技术，将水印嵌入神经元膜状态，可抵御多种攻击，能为检查点所有权提供可靠证据。

PointRL: Learning Point-Level Vision-Language Grounding from Verifiable Annotation Evidence

PointRL：从可验证标注证据中学习点级视觉-语言接地

Jingyang Su, Pu Cao, Xiuze Jin, Longyue Zhang, Qing Song, Lu Yang

机构 * School of Intelligent Engineering and Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学智能工程与自动化学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 PointRL是一种可验证强化学习框架，通过将异构标注证据转换为指向指令并设计多维度奖励，提升了Qwen3.5-4B等模型的点级视觉-语言接地性能，在多个基准上取得显著增益。