大模型推理能力

What Should a Skill Remember? Quality--Cost Trade-offs in Cost-Aware Skill Rewriting for Language Model Agents

技能应记住什么？语言模型代理中成本感知技能重写的质量-成本权衡

Qinghua Xing, Yinda Chen, Yaping Jin, Zhenhe Wu, Bohan Lin, Hang Zhou, Xinghao Chen, Hanting Chen, Zhiwei Xiong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 研究语言模型代理中技能重写的质量-成本权衡，提出信息保留策略，在SkillsBench上实现成本降低7%-14.7%且保持验证质量。

"Skill Issues'': Data-Centric Optimization of Lakehouse Agents

技能问题：湖仓代理的数据中心优化

Nicole Rose Schneider, Davide Ghilardi, Giacomo Piccinini, Jacopo Tagliabue

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Università Milano Bicocca（米兰Bicocca大学） ； Bauplan Labs（Bauplan实验室） 纠错

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

AI总结 针对分支湖仓Bauplan上的编码代理，提出数据中心的优化流程，通过生成任务验证器对、在隔离沙箱中执行候选技能并利用追踪信号和程序化检查评分，将准确率提升31.9%。

Comments Pre-print of paper accepted at ADS @ VLDB 2026, Boston

The Illusion of Robustness: Aggregate Accuracy Hides Prediction Flips under Task-Irrelevant Context

稳健性的错觉：聚合准确率掩盖了与任务无关的上下文下的预测翻转

Yanzhe Zhang, Sanmi Koyejo, Diyi Yang

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在含无关上下文环境中的表现，发现聚合准确率掩盖了单个示例预测的不稳定性，如随机伪词会改变部分预测，且此不稳定性受多种因素调节，揭示了尾部风险，推动对模型进行单个示例可靠性评估。

Comments Preprint

Multi-Perspective Agentic Program Repair via Code Property Graphs and Temporal Execution Graphs

通过代码属性图和时间执行图进行多视角智能程序修复

Zhili Huang, Ling Xu, Hongyu Zhang

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

AI总结 研究针对大语言模型在自动程序修复中的局限，提出CT-Repair框架，通过代码属性图和时间执行图表示证据，利用三阶段过滤管道及多视角智能体分析错误并生成修复策略，实验证明该方法能有效提高修复有效性。

Comments 12 pages, 5 figures, 10 tables

Accepted Prefixes Are Not All You Need: A Negative Result on PEFT-Based Block-Diffusion Drafting

接受前缀并非全部所需：基于PEFT的块扩散草稿生成的负面结果

Abdurrahman Javat, Allan Kazakov

机构 * Bahçeşehir University（巴赫切希尔大学） 纠错

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

AI总结 研究基于PEFT - BD的推测性解码方法，虽有避免分词器不匹配等优点，但在Qwen3 - 0.6B实验中未实现实际加速，因草稿生成器计算不高效。结果表明成功推测性解码需草稿生成器执行成本远低于验证器。

Dynamic Agent Skills: A Lifecycle Survey and Taxonomy of Evolving Skill Libraries

动态智能体技能：不断演进的技能库的生命周期调查与分类法

Yubo Li

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

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

AI总结 研究大型语言模型智能体中技能库随时间的变化，通过分类法、生命周期架构和技能记录模式等工具组织文献，合成证据分级模式，指出相关问题并提出报告标准及开放问题。

Comments Accepted by TMLR (2026.07), OpenReview Link: https://openreview.net/forum?id=cjU3YbcRr8

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Scaling the Horizon, Not the Parameters: Reaching Trillion-Parameter Performance with a 35B Agent

扩展视野而非参数：以35B智能体达到万亿参数性能

Lei Bai, Zongsheng Cao, Yang Chen, Zhiyao Cui, Shangheng Du, Yue Fan, Shiyang Feng, Zijie Guo, Haonan He, Liang He, Xiaohan He, Shuyue Hu, Yusong Hu, Songtao Huang, Yichen Jiang, Hao Li, Xin Li, Dahua Lin, Weihao Lin, Fenghua Ling, Dongrui Liu, Zhuo Liu, Wenjie Lou, Runmin Ma, Chunjiang Mu, Haoyang Peng, Tianshuo Peng, Jinxin Shi, Luohe Shi, Boyuan Sun, Zelin Tan, Shengji Tang, Yan Teng, Qianyi Wang, Xiaosong Wang, Yiming Wu, Yi Xie, Xiangchao Yan, Jingqi Ye, Peng Ye, Fangchen Yu, Jiakang Yuan, Bihao Zhan, Bo Zhang, Chen Zhang, Shufei Zhang, Shuaiyu Zhang, Wenlong Zhang, Yiqun Zhang, Junpeng Zhao, Zhijie Zhong, Bowen Zhou, Yuhao Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出35B混合专家智能体模型Agents-A1，通过扩展智能体视野（长程轨迹与异构能力）达到万亿参数级别性能，采用三阶段训练（全领域微调、领域教师模型、多教师领域路由策略蒸馏）在多个长程基准上取得领先或竞争力结果。

Comments The model checkpoints and evaluation codebase are available at https://huggingface.co/collections/InternScience/agents-a1 and https://github.com/InternScience/Agents-A1

The Count Is There, but Misaligned: Understanding and Correcting Counting Failures in VLMs

计数存在但未对齐：理解和纠正视觉语言模型中的计数失败

Ahmed Oumar El-Shangiti, Abzal Nurgazy, Hilal AlQuabeh, Nikolai Rozanov, Kentaro Inui

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：self-correction(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型计数失败问题，通过对VLM激活进行探测训练及分析，发现其虽常编码正确计数但输出错误，提出探测器引导的自校正方法，在不更新参数时提高计数准确率，揭示内部知识与模型输出差距并提供改进工具。

Diversifying to Verify: When Task-Equivalent Programs Differ in Verifiability

多样化以进行验证：当任务等效程序在可验证性上存在差异时

Shirley Yu, Ruben Martins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究任务等效程序的可验证性差异，提出基于大型语言模型的Diversify2Verify管道，通过推断契约、生成测试不同实现并修复注释来验证，构建基准测试，结果表明实现多样性有助于验证，提高了验证成功率。

CogniConsole: Externalizing Inference-Time Control as a Formal Abstraction for Reliable LLM Interactions

CogniConsole：将推理时控制作为可靠大语言模型交互的形式化抽象进行外化

Vanessa Figueiredo, Wilter Franceschi

机构 * University of Regina（里贾纳大学） ； Orbital Sea（轨道海） 纠错

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

AI总结 研究挑战大语言模型可靠性仅取决于模型能力的观点，引入CogniConsole将推理时控制外化为结构化接口，通过489个探针实验表明增加结构支架可降低输出方差和故障率，为LLM系统设计评估开辟新方向。

Comments Revised version focusing on the CogniConsole system architecture and empirical evaluation of inference-time control probes (N=489)

Resample or Reroute? Budget-Aware Test-Time Model Selection for Large Language Models

重采样还是重新路由？大语言模型的预算感知测试时模型选择

Teng-Ruei Chen

机构 * Institute of Bioinformatics and Systems Biology, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学生物信息与系统生物学研究所） ； Krixvon（克瑞克斯冯） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型测试时模型选择问题，提出预算感知测试时模型选择方法，通过在重采样和重新路由间分配预算单位最大化预期正确性，提出RoR分配策略，实验表明该策略在成本-质量方面优于多种基线。

Comments 10 pages, 3 figures. v2: corrected Phi-4 cost (14.7B) and re-ran all replays; conclusions unchanged. Code: github.com/luka-krixvon/resample-or-reroute-experiment

UP: Unbounded Positive Asymmetric Optimization for Breaking the Exploration-Stability Dilemma

UP：用于打破探索-稳定性困境的无界正不对称优化

Chongyu Fan, Pengfei Liu, Jingjia Huang, Sijia Liu, Yi Lin

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对强化学习探索-稳定性困境，提出无界正不对称优化（UP）方法，通过特殊设计重组优化过程，在多种算法、模型架构及训练模式下增强探索能力，实现卓越推理精度，是通用即插即用的强化学习训练增强方法。

SNLP: Layer-Parallel Inference via Structured Newton Corrections

SNLP：通过结构化牛顿校正的层并行推理

Ligong Han, Kai Xu, Hao Wang, Akash Srivastava

机构 * Core AI, IBM（IBM核心AI） 纠错

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

AI总结 提出结构化牛顿层并行（SNLP）框架，通过将Transformer层间依赖视为非线性残差方程并用结构化牛顿校正并行求解，实现推理加速，在0.5B模型上获得高达2.58倍加速。

Comments Project webpage: https://github.com/phymhan/nanochat-snlp

FreqDepthKV: Frequency-Guided Depth Sharing for Robust KV Cache Compression in Long-Context LLM Inference

FreqDepthKV：用于长上下文语言模型推理中稳健的键值缓存压缩的频率引导深度共享

Anna Córdoba, Adam Puente Tercero, Nerea Angulo Hijo, Mar Linares Tercero, Julia Barrientos, Ainhoa Miranda, Jesús Olivera

机构 * Instituto de Investigación en Visión Artificial（人工视觉研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对长上下文语言模型推理中键值缓存成本问题，提出FreqDepthKV方法，将相邻层键值状态分解，通过在线探测器分配缓存模式，在多基准测试中保持任务准确性，提升解码吞吐量并降低内存，实现高效压缩。

Comments 11 pages, 2 figures

GR2 Technical Report

GR2 技术报告

Yufei Li, Zaiwei Zhang, Mingfu Liang, Kavosh Asadi, Jay Xu, Jimmy Kim, Chongyang Bai, Jieyi Zhang, Hongye Xie, Prachi Agrawal, Dian Yu, Tianyi Chen, Jean-Pascal Billaud, Garret Buell, Yongkang Zhu, Sachin Patil, Brooke Bian, Zhou Fang, Kevin Huang, Shiva Sudanagunta, Yuzhen Huang, Emma Lu, Chris O'Brien, Yang Song, Lihong Li, Jacob Tao, Zhicheng Zhu, Chao Li, Gaoxiang Liu, Neil Wu, Zhongyin Hu, Li Han, Loki Chen, Ming Lei, Greg Rehm, Siyuan Song, Tianwei Zhang, Li Li, Ketan Singh, Yavuz Yetim, Ilyas Atishev, Satendra Gera, Ashkan Sadeghi, Rachel Yan, Nikko Mizutani, Shuaiwen Wang, Song Yang, Zhijing Li, Jiang Liu, Mengying Sun, Fei Tian, Xiaohan Wei, Chonglin Sun, Shuo Gu, Parish Aggarwal, Senthil Manickavelu, Kaushik Rangadurai, Zhi Hua, Frank Shyu, Ruchit Sharma, Liyuan Li, Shike Mei, Wenlin Chen, Santanu Kolay, Ben Schulte, Deepak Chandra, Yang Song, Sandeep Pandey, Xi Liu, Hamed Firooz, Luke Simon

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 针对工业推荐系统中重排序阶段未被充分探索、大语言模型推理能力未充分利用以及非语义标识符问题，提出GR2框架，结合语义ID中间训练、推理轨迹蒸馏和强化学习，在工业流量上取得显著提升。

Comments 18 pages, 10 figures

DecompRL: Solving Harder Problems by Learning Modular Code Generation

DecompRL: 通过学习模块化代码生成解决更难的问题

Juliette Decugis, Fabian Gloeckle, Francis Bach, Taco Cohen, Gabriel Synnaeve

机构 * FAIR at Meta ； Inria, \'Ecole Normale Sup\'erieure 纠错

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

AI总结 提出DecompRL算法，通过强化学习将问题分解为可复用的子函数，重组模块生成候选解，将GPU瓶颈转移至CPU评估，在LiveCodeBench和CodeContests上超越标准RL基线。

Scaling with Confidence: Calibrating Confidence of LLMs for Adaptive Test Time Scaling

自信地扩展：校准LLM的置信度以实现自适应测试时扩展

Xuqing Yang, Yi Yuan, Shanzhe Lei, Xuhong Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出C3RL算法，通过结合正确性、校准和数据集参考准确率奖励来校准LLM的置信度，并基于此引入CAS策略，根据置信度自适应分配推理计算资源，在提升校准性的同时降低推理成本。

DriveVLM-RL: Neuroscience-Inspired Reinforcement Learning with Vision-Language Models for Safe and Deployable Autonomous Driving

DriveVLM-RL：受神经科学启发的强化学习与视觉语言模型用于安全可部署的自动驾驶

Zilin Huang, Zihao Sheng, Zhengyang Wan, Yansong Qu, Junwei You, Sicong Jiang, Sikai Chen

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； Lyles School of Civil and Construction Engineering, Purdue University（普渡大学莱尔斯土木与建设工程学院） ； Department of Civil Engineering, McGill University（麦吉尔大学土木工程系） 纠错

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

AI总结 提出DriveVLM-RL框架，通过双通路架构将VLM集成到RL中，实现安全可部署的自动驾驶，在CARLA中显著优于基线。

Comments 33 pages, 16 figures

GRACE-RAG: Governed Retrieval Architecture for Canonical Evidence Synthesis, Enabling Lightweight Deployment in Closed-Domain Institutional Settings

GRACE-RAG：用于规范证据合成的受控检索架构，实现封闭领域机构环境中的轻量级部署

Asit Desai, Aman Kumar, Prashant Devadiga

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

AI总结 提出GRACE-RAG架构，通过图增强检索将结构推理外化到检索层，在轻量级模型上实现高质量问答，中规模模型质量提升达20%。

Comments 15 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to COLM 2026

Thinking While Speaking: Inference-Time Knowledge Transfer for Responsive and Intelligent Conversational Voice Agents

边说话边思考：面向响应式与智能对话语音代理的推理时知识迁移

Vidya Srinivas, Zachary Englhardt, Vikram Iyer, Shwetak Patel

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出对话填充方法，通过小型说话者模型即时生成上下文响应以隐藏推理模型延迟，并在推理中无缝整合流式知识，在保持毫秒级响应速度的同时将准确度差距缩小至前沿推理模型的6.3%以内。

The Bidirectional Process Reward Model

双向过程奖励模型

Lingyin Zhang, Jun Gao, Xiaoxue Ren, Ziqiang Cao

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Biomedical Basic Research Center of Jiangsu, Soochow University（苏州大学江苏省生物医学基础研究中心） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

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

AI总结 提出双向过程奖励模型（BiPRM），通过并行左右评估流和门控机制融合分数，仅增加0.3%参数和5%延迟，在推理质量上平均提升10.6%。

Comments ACL 2026

Towards Physical Intuitions for Alignment Dynamics: A Case Study With Randomness Crystallization

走向对齐动力学的物理直觉：以随机性结晶为例的案例研究

Kunal Samanta, Ari Holtzman, Peter West

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

AI总结 通过类比热力学相变中的结晶过程，将语言模型对齐分解为三个相，并提出直观度量验证相变，为对齐动力学提供物理直觉。

Evidence-Driven LLM Agent for C-to-Synthesizable-C Conversion and Verification

证据驱动的LLM智能体用于C到可综合C的转换与验证

Zhe Zhao, Hongbing Lang, Zhihan Xiao, Luke Ztz Hu, John Imoleayo Adebisi, Songping Mai

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

AI总结 提出一种基于大语言模型的闭环生成-验证-诊断-修复框架，通过四阶段验证器、渐进式不匹配定位链和证据检索增强生成，将C代码转换为HLS可综合C，显著优于现有方法。

Comments 14 pages, 8 figures, submitted to IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD)

The Weakest Link Tells It All: Outcome-Supervised Process Reward Modeling via Learnable Credit Assignment

最薄弱的环节说明一切：通过可学习信用分配的结果监督过程奖励建模

Tianyu Jia, Yue Fang, Hongxin Ding, Rihong Qiu, Zhibang Yang, Zhijing Wu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education（教育部高可信软件技术重点实验室） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（广电运通金融电子股份有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿研究中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学（天津滨海）信息技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出LCA框架，通过可学习信用分配解决结果监督过程奖励模型中的信用分配问题，在多个任务上优于现有方法。

Explainable AI for Biodiversity Monitoring and Ecological Image Analysis

面向生物多样性监测与生态图像分析的可解释人工智能

Brinnae Bent, Holly R. Houliston, Jiayi Zhou, Günel Aghakishiyeva, David W. Johnston

机构 * Pratt School of Engineering, Duke University（杜克大学工程学院） ； British Antarctic Survey（英国南极调查局） ； Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） ； Duke University Division of Marine Science and Conservation, Nicholas School of the Environment, Duke University Marine Laboratory（杜克大学海洋科学与保护分会，尼古拉斯环境学院，杜克大学海洋实验室） 纠错

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

AI总结 提出将可解释人工智能（XAI）作为生态模型验证的标准组件，通过案例展示其在图像分类、目标检测和分割中识别生物信号、揭示伪影、指导数据策略的能力，提升AI生态证据的可靠性。

When are likely answers right? On Sequence Probability and Correctness in LLMs

何时可能答案正确？关于LLM中的序列概率与正确性

Johannes Zenn, Jonas Geiping

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； AI Center Tübingen（图宾根人工智能中心） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； IMPRS-IS（图宾根马克斯·普朗克研究所） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型中序列概率与正确性的关系，发现序列概率在固定数据集内预测正确性有效，但通过改变解码方法或超参数提高概率并不稳定提升准确率，且对同一提示的多次响应中概率不是正确性的良好指标。

Comments 38 pages, including 10 pages of main text and 28 pages of appendix, preprint

Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation

令人惊讶的简单自蒸馏方法提升代码生成能力

Ruixiang Zhang, Richard He Bai, Huangjie Zheng, Navdeep Jaitly, Ronan Collobert, Yizhe Zhang

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 提出简单自蒸馏（SSD）方法，仅利用模型自身输出进行微调，无需验证器或强化学习，显著提升代码生成性能，并揭示其通过重塑token分布解决精度-探索冲突的机制。

GUI vs. CLI: Execution Bottlenecks in Screen-Only and Skill-Mediated Computer-Use Agents

GUI vs. CLI：纯屏幕与技能中介计算机使用代理的执行瓶颈

Xiao Zhou, Siyue Zhang, Yilun Zhao, Jinbiao Wei, Tingyu Song, Arman Cohan, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai（上海纽约大学） ； Yale NLP Lab（耶鲁大学自然语言处理实验室） 纠错

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

AI总结 通过匹配基准测试，发现GUI代理在长流程任务中表现优于CLI代理，但CLI代理通过技能增强可超越GUI，揭示两者执行瓶颈分别在于可靠交互与技能覆盖。

Tmax: A simple recipe for terminal agents

Tmax: 终端智能体的简单配方

Hamish Ivison, Junjie Oscar Yin, Rulin Shao, Teng Xiao, Nathan Lambert, Hannaneh Hajishirzi

机构 * Allen Institute for AI（人工智能研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出Tmax配方，通过新颖分类法生成数据并结合结果奖励的强化学习，在9B参数下达到27%的Terminal-Bench 2.0性能，超越先前更大模型。

Comments preprint

Active Inference as the Test-Time Scaling Law for Physical AI Agents

主动推理作为物理AI代理的测试时缩放定律

Omar Hashash, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Merouane Debbah, Karl Friston, Adeel Razi

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering（布拉德利电气与计算机工程系） ； Institute for Advanced Computing（先进计算研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思堡理工学院） ； Khalifa University of Science and Technology（卡利法科学与技术大学） ； CentraleSupelec（中央超导研究所） ； University Paris Saclay（巴黎萨克雷大学） ； Queen Square Institute of Neurology（伦敦大学学院神经科学研究所） ； School of Psychological Sciences（心理学系） ； Monash University（莫纳什大学） ； CIFAR Global Scholars Program（CIFAR全球学者计划） ； Queen Square Institute of Neurology, University College London（伦敦大学学院神经科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于主动推理第一性原理的测试时缩放定律，使物理AI代理通过世界模型推理在非平稳环境中泛化，并利用变分推理更新策略，在自动驾驶任务中提升36%以上推理效率。

Comments 53 pages, 13 figures