Reasoning LLMs are Wandering Solution Explorers
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 71 pages, 14 figures, 2 tables
AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 71 pages, 14 figures, 2 tables
机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University(计算机科学与技术学院,西安交通大学) ; MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University(教育部KLINNS实验室,西安交通大学) ; Zhongguancun Academy, Beijing(中关村学院,北京) ; Lenovo Research(联想研究)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract);logical reasoning(abstract)
Comments 23 pages, 9 figures
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院) ; AMAP, Alibaba Group(阿里云研究院)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
专题命中 复杂问题求解 :chain-of-thought(title,abstract);reasoning(abstract);CoT(abstract)
Comments accepted in ijcnn 2025
专题命中 复杂问题求解 :chain-of-thought(title,abstract);reasoning(abstract);CoT(abstract)
专题命中 复杂问题求解 :chain-of-thought(title,abstract);reasoning(abstract);CoT(abstract)
Comments UNDER REVIEW
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);logical reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
Comments 10 pages, 5figures, conference
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);verifier(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);self-correction(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Preprint
专题命中 复杂问题求解 :verifier(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 复杂问题求解 :CoT(title,abstract);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract)
Comments 21 pages, 14 figures, 6 tables
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 复杂问题求解 :chain-of-thought(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 22 pages, 6 figures
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);logical reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 32 pages, 10 figures, 24 tables. Accepted to NeurIPS 2023
专题命中 复杂问题求解 :self-correction(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Work in Progress. Version 2
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Preprint
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 22 pages (9 figures, 18 tables)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
ChartAgent: 一种用于复杂图表问答中视觉基础推理的多模态智能体
机构 * J.P. Morgan AI Research(摩根大通人工智能研究)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出ChartAgent框架,通过迭代分解查询为视觉子任务并利用图表专用视觉工具(如绘制注释、裁剪区域)进行空间域推理,在ChartBench和ChartX上取得最先进性能,尤其对无标注图表提升显著。
Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference). Also presented as an oral paper at the NeurIPS 2025 Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop (https://marworkshop.github.io/neurips25/)
边缘设备上的高效推理
机构 * Qualcomm AI Research(高通人工智能研究)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 提出结合LoRA适配器、监督微调、强化学习预算控制、并行测试时缩放、动态适配器切换和KV缓存共享的方法,在资源受限的边缘设备上实现高效准确的推理。
Comments Project page: https://qualcomm-ai-research.github.io/llm-reasoning-on-edge/
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);planning(abstract,comments);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 8 pages. Accepted to the Workshop on Planning in the Era of LLMs (LM4Plan @ AAAI 2025)
ST-Veto:通过泰勒预测和视觉基础实现用于扩散多模态语言模型的时空令牌否决
专题命中 复杂问题求解 :CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);self-correction(abstract)
AI总结 研究针对扩散多模态大语言模型推理不足问题,提出无需训练的ST-Veto方法,利用二阶泰勒预测和图像注意力质量否决不稳定及弱基础令牌,与更安全候选交换,在多基准测试中优于其他方法,提升准确率且无额外成本。
Comments ICML 2026 - main
自由文本提示的统一语音与声音合成
机构 * Renmin University of China(中国人民大学)
专题命中 复杂问题求解 :CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);planning(abstract)
AI总结 提出PlanAudio框架,利用大语言模型推理能力和语义潜在思维链机制,直接从自由文本生成包含语音和声音的统一音频。
SafeLens: 一种高效且可靠的视频护栏系统,采用快速和缓慢筛查
机构 * University of South Florida(佛罗里达州立大学) ; University of California, Davis(加州大学戴维斯分校)
专题命中 复杂问题求解 :chain-of-thought(summary_cn,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本研究提出SafeLens视频护栏框架,通过快速和缓慢的推理架构实现高效的视频内容审核,同时构建高质量数据集并采用结构化Chain-of-Thought追踪来解决训练时间扩展的限制,从而在实际和AI生成视频基准测试中取得最佳性能,同时显著降低推理成本。
Self-Debias:为大型语言模型引入自我纠正的去偏方法
机构 * Jinan University, China(济南大学,中国) ; Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学,新加坡)
专题命中 复杂问题求解 :CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);self-correction(abstract)
AI总结 本文提出Self-Debias框架,通过资源再分配策略使模型具备自我纠正能力,以解决去偏过程中持续的偏见传播问题,无需外部干预即可提升去偏效果。
Comments ICML 2026
推理摘要能透露多少信息?大语言模型的可观测性阶梯
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);self-correction(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出大语言模型的可观测性阶梯,通过实验发现有提示时摘要对正确性监测的帮助远小于完整轨迹,可监测性由显示内容和读者共同决定。
Comments 71 pages, 13 figures, 65 tables
自我修正错觉:LLM 纠正他人但不纠正自己
机构 * National Taiwan University(国立台湾大学)
专题命中 复杂问题求解 :self-correction(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文通过保持错误声明字节一致仅改变角色标签,发现 LLM 无法自我修正并非能力缺陷,而是聊天模板角色标签的人为产物,并提出无需训练或模型修改的提示结构干预方法。
Comments 15 pages, 3 figures, 15 tables