Enhancing Auto-regressive Chain-of-Thought through Loop-Aligned Reasoning
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments work in progress
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(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments work in progress
InterSketch: 一种具有自校正视觉草图和逐步奖励的交错推理模型
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; SenseTime Research(商汤科技研究院) ; Shandong Normal University(山东师范大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);chain-of-thought(abstract);logical reasoning(abstract)
AI总结 针对视觉-语言模型在长程视觉推理中文本中心范式局限性的问题,提出InterSketch模型,通过自校正和逐步奖励机制增强交错视觉-文本思维链能力,在视觉推理基准上超越Gemini-3-Pro等专有模型。
有限推理空间:LLMs中长视图推理的牢笼
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract);planning(abstract)
AI总结 本文提出Halo框架,通过熵驱动的双控制器实现可控推理,解决LLM长视图任务中的推理限制问题。
CoEvoT:用于图语言模型推理的协同进化思维链提示
机构 * Sun Yat-Sen University(中山大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算技术研究所) ; National University of Singapore(新加坡国立大学) ; University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) ; Beijing University of Posts and Telecommunieations(北京邮电大学) ; Singapore Management University(新加坡管理大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究分布转移下的图学习问题,提出CoEvoT框架,通过文本到图令牌重写与图到文本推理指导的闭环协同进化,实现逐步的、状态感知的证据细化,在八个数据集实验中性能优于现有基准模型。
Comments Under review
去噪迭代自校正:用于可靠LLM推理的结构化验证循环
机构 * Thomson Reuters Labs(汤森路透实验室)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);self-correction(title,abstract);verifier(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出DISC方法,通过将验证输出视为噪声测量,在多次验证-判断-校正循环中逐步减少推理错误,并引入二元判断门控机制防止破坏正确答案,在三个基准上优于现有方法。
ETR:熵趋势奖励用于高效推理链推理
机构 * University of Toronto(多伦多大学) ; McMaster University(麦克马斯特大学) ; Concordia University(康考迪亚大学) ; University of Ottawa(渥太华大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出ETR,通过轨迹感知的目标促进逐步不确定性降低,提升推理效率与准确性,实验表明在多个基准上显著提升性能。
Comments ACL 2026 (Main)
训练多模态大推理模型需要更优质的思考:一种用于长链式思考合成与选择的三阶段框架
机构 * School of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程学院) ; Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (SEU), Ministry of Education(计算机网络与信息集成重点实验室(SEU))
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出SynSelect框架,通过三阶段合成与选择生成高质量多模态推理数据,提升模型推理能力。
可解释的链式思维推理:对状态感知推理动态的实证分析
机构 * University of California San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ; Adobe Research(Adobe研究)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出了一种状态感知的转换框架,通过结构化潜在动态分析链式思维推理的语义演变和转换,提升推理过程的可解释性。
Comments 5 pages, 4 figures
RCP-Merging: 通过将推理能力作为先验来融合长链式思维模型与领域特定模型
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 RCP-Merging通过将推理能力作为先验,融合长链式思维模型与领域特定模型,提升领域任务性能9.5%-9.2%的同时保持原始推理能力。
Comments 15 pages, 7 figures
超越链式推理:大型语言模型中的一个潜在计算模式
机构 * University of Virginia(弗吉尼亚大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究发现大型语言模型中的推理能力由潜在内部激活支持,通过引导特定潜在特征可提升性能,CoT提示并非唯一触发方式。
思维的分子结构:映射长链推理的拓扑结构
机构 * LARG, SCIR, Harbin Institute of Technology(LARG、SCIR、哈尔滨工业大学) ; Peking University(北京大学) ; Nanjing University(南京大学) ; Central South University(中南大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出通过分子结构类比理解长链推理的拓扑特性,引入有效语义异构体概念,并提出Mole-Syn方法提升长链推理性能和稳定性。
Comments Preprint
机构 * Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系) ; AIGEN Sciences(AIGEN公司)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted to IEEE BIBM 2025
机构 * Nanjing University(南京大学) ; Ant Group(蚂蚁集团) ; University of New South Wales(新南威尔士大学) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; Tsinghua University(清华大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China(华中科技大学计算机科学与技术学院) ; Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China(华中科技大学光电实验室) ; Department of Computer Science, Bowling Green State University, Ohio, USA(Bowling Green State University 计算机科学系) ; Department of Computer Science, Aalborg University, Aalborg, Denmark(Aalborg University 计算机科学系) ; Huawei Technologies Co., Ltd, Shenzhen, China(华为技术有限公司)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);CoT(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * University of Southern California(南加州大学) ; University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ; Meta ; Amazon AGI(亚马逊人工智能研究院)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; Amazon Web Service(亚马逊网络服务) ; Sony AI(索尼人工智能)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Journal ref Findings of Empirical Methods in Natural Language Processing 2024
机构 * Sam Silver(未知)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);self-correction(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology(社会计算与交互机器人研究中心,哈尔滨工业大学) ; Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology(计算学院,哈尔滨工业大学) ; School of Computer Science and Engineering, Central South University(计算机科学与工程学院,中南大学) ; Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; MMLab, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学MMLab)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Manuscript
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Published in Transactions on Machine Learning Research
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 复杂问题求解 :chain-of-thought(title,abstract);CoT(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Accepted at EMNLP 2023 (Main Conference)
机构 * Purdue University(普渡大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL
Comments Presented at the 1st Workshop on Efficient Reasoning (NeurIPS 2025)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract,comments);分类 cs.LG
Comments Project Website: https://embodied-cot.github.io. Updated funding information
从失败中学习:基于难负例的以检索为中心的思维链用于统一多模态检索
专题命中 复杂问题求解 :CoT(title,summary_cn);reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract)
AI总结 该研究提出UniME-R1框架,通过基于难负例的以检索为中心的思维链(RC-CoT)学习从检索失败中优化,在多模态检索基准上提升了性能。
Comments 26 pages,10 figures,14 Tables
ARM:为通用多智能体系统发现代理推理模块
机构 * University of Washington(华盛顿大学)
专题命中 复杂问题求解 :CoT(summary_cn,abstract);reasoning(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种新的自动多智能体系统设计范式,通过优化链式推理(CoT)来发现代理推理模块(ARM),该模块通过在代码空间中进行树搜索,利用执行轨迹的反思来进化,从而提升多智能体系统的泛化能力。
Comments 29 pages, 2 figures
重新审视过度思考:在CoT推理中惩罚内部和外部冗余
机构 * Nanjing University(南京大学)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);CoT(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文从语义效率角度重新审视过度思考问题,将CoT冗余分为内部和外部两种类型,并提出双惩罚强化学习框架以优化推理过程和终止行为,实验表明该方法在不同模型规模上显著减少推理长度并保持高精度。
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
基于图的链式推理剪枝:减少推理LLM中冗余反射
机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University(地质科学与信息物理学院,中南大学) ; Baidu Inc.(百度公司)
专题命中 复杂问题求解 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title);CoT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL
AI总结 本文提出基于图的链式推理优化框架,通过剪枝策略减少推理过程中冗余反射,提升效率与准确性。
Comments Accepted by ACL2026 Findings