大模型推理能力

Mediator: Memory-efficient LLM Merging with Less Parameter Conflicts and Uncertainty Based Routing

Mediator：基于较少参数冲突和不确定性路由的内存高效大语言模型合并

Kunfeng Lai, Zhenheng Tang, Xinglin Pan, Peijie Dong, Xiang Liu, Haolan Chen, Huacan Wang, Li Shen, Bo Li, Xiaowen Chu

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型合并中参数冲突致性能下降等问题，提出基于层参数冲突情况分别处理，结合任务算术稀疏性解耦专家，依输入数据任务不确定性选合并专家，实验表明该方法提升性能且降低系统成本。

Comments work in progress. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2405.09673 by other authors

Mask-Aware Policy Gradients for Diffusion Language Models

用于扩散语言模型的掩码感知策略梯度

Haran Raajesh, Kulin Shah, Adam Klivans, Philipp Krähenbühl

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对强化学习扩展到MDLMs的难题，将MDLM生成形式化为两阶段动作MDP，使策略梯度分解为令牌项和掩码项，结合优化这两项在数学推理和编码基准测试中取得了最优成绩。

Comments Accepted at COLM 2026

Consensus as Privileged Context for Label-Free Self-Distillation

作为无标签自蒸馏特权上下文的共识

John Gkountouras, Josip Jukić, Ivan Titov

机构 * ILLC, University of Amsterdam（逻辑、语言与计算研究所，阿姆斯特丹大学） ； ILCC, University of Edinburgh（信息实验室，爱丁堡大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究旨在提高无标签大语言模型推理准确性，提出CANON方法将共识转化为token级监督，通过采样多个解决方案并以达到多数答案的方案为条件设置模型快照来监督。实验表明该方法大幅提升性能，还能迁移，改进非单纯分布锐化。

Autodata: An agentic data scientist to create high quality synthetic data

Autodata: 一种创建高质量合成数据的智能数据科学家方法

Ilia Kulikov, Chenxi Whitehouse, Tianhao Wu, Yixin Nie, Swarnadeep Saha, Eryk Helenowski, Weizhe Yuan, Olga Golovneva, Jack Lanchantin, Yoram Bachrach, Jakob Foerster, Xian Li, Han Fang, Sainbayar Sukhbaatar, Jason Weston

机构 * Meta 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Autodata方法，让AI代理充当数据科学家，通过元优化学习创建更优的训练和评估数据，在计算机科学、法律推理和数学推理任务上优于传统方法。

Query-Centric Optimization of AI Workflows via Approximate Query Processing and Proxy Models

基于近似查询处理和代理模型的AI工作流查询中心优化

Huayi Wang, Jun Xu, Gromit Yeuk-Yin Chan

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；math reasoning(abstract)

AI总结 提出将AI工作流视为声明式查询，利用近似查询处理（AQP）和代理模型（PM）过滤减少昂贵模型调用，在TPC-DS和LLM流水线上实现85-90%和60-70%的调用减少。

Logit-Contribution Scoring Identifies Non-Literal Retrieval Heads

Logit贡献评分识别非字面检索头

Aryo Pradipta Gema, Beatrice Alex, Pasquale Minervini

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Logit贡献评分（LOCOS），通过OV电路输出投影到答案标记方向，识别大语言模型中执行非字面检索的注意力头，消融实验显著降低ROUGE-L而保持其他能力。

Comments 41 pages, 18 figures

From Search to Synthesis: Training LLMs as Zero-Shot Workflow Generators

从搜索到合成：训练大语言模型为零样本工作流生成器

Gan Luo, Zihan Qin, Bin Dong, Wotao Yin

机构 * School of Mathematics Science, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出MetaFlow，将工作流生成视为元学习问题，通过两阶段训练（监督微调+强化学习）使模型能生成可泛化的任务级工作流，在问答、代码生成和数学推理任务上实现零样本泛化。

Comments 35 pages, 8 figures

Enhancing Numerical Prediction in LLMs via Smooth MMD Alignment

通过平滑MMD对齐增强LLM中的数值预测

Zhuo Zuo, Li Yue, Wenhao Zheng, Chenpeng Wang, Xianggen Liu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院，成都，中国） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM在数值预测任务中精度不足的问题，提出平滑最大均值差异（SMMD）方法，通过数值令牌的距离核和图平滑对齐预测分布，在数学推理等任务中显著提升准确率。

Token-Level LLM Collaboration via FusionRoute

通过融合路由实现令牌级LLM协作

Nuoya Xiong, Yuhang Zhou, Hanqing Zeng, Zhaorun Chen, Furong Huang, Shuchao Bi, Lizhu Zhang, Zhuokai Zhao

机构 * [cs.AI]（计算机科学与人工智能） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出FusionRoute框架，通过轻量级路由器在解码步骤中选择最合适的专家并补充对数几率以优化下一个令牌分布，解决了单个通用模型在多个领域表现不佳的问题，同时在多个基准测试中优于其他方法。

Comments 25 pages

Deep Dense Exploration for LLM Reinforcement Learning via Pivot-Driven Resampling

基于枢轴驱动重采样的LLM强化学习深度密集探索

Yiran Guo, Zhongjian Qiao, Yingqi Xie, Jie Liu, Dan Ye, Ruiqing Zhang, Shuang Qiu, Lijie Xu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Baidu（百度） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对大语言模型强化学习中探索效率低的问题，提出深度密集探索（DDE）策略，通过识别失败轨迹中的可恢复枢轴状态并局部密集重采样，结合双流优化目标，在数学推理基准上优于现有方法。

Reward Modeling for Multi-Agent Orchestration

多智能体编排的奖励建模

King Yeung Tsang, Zihao Zhao, Vishal Venkataramani, Haizhou Shi, Zixuan Ke, Semih Yavuz, Shafiq Joty, Hao Wang

机构 * Rutgers University（罗杰斯大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出OrchRM框架，通过自监督学习从多智能体执行中间产物构建奖励模型，无需人工标注，实现高效编排器训练和测试时扩展，在多个领域提升性能并降低计算成本。

Comments Preprint; work in progress

Toward Preference-aligned Large Language Models via Residual-based Model Steering

基于残差模型引导的偏好对齐大型语言模型

Lucio La Cava, Andrea Tagarelli

机构 * DIMES Dept., University of Calabria, Italy（卡利博大学DIMES系） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PaLRS方法，利用残差流中的偏好信号提取轻量级引导向量，无需训练即可在推理时对齐模型偏好，在数学推理和代码生成任务上取得一致提升，同时节省大量时间。

Comments Accepted at IJCAI 2026

SLMJury: Can Small Language Models Judge as Well as Large Ones?

SLMJury：小型语言模型能否像大型模型一样进行评判？

Anish Laddha, Nitesh Pradhan, Gaurav Srivastava

机构 * LNMIIT ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SLMJury框架，评估小型语言模型作为评判者的能力，发现领域依赖的过度思考效应、领域泛化差异、闭端与开端评判能力分离，以及多智能体辩论降低准确性。

Post-training is (Massive) Supervised Learning

后训练是（大规模）监督学习

Michael Hassid, Yossi Adi, Roy Schwartz

机构 * FAIR, Meta AI（Meta AI 基础人工智能研究团队） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文论证当前LLM后训练阶段（SFT+RL）实质是回归到BERT时代的“预训练-微调”范式，通过实验表明从零开始后训练的模型也能取得显著性能，并提出应转向“学会学习”的训练方式。

MMR-GRPO: Accelerating GRPO-Style Training through Diversity-Aware Reward Reweighting

MMR-GRPO：通过多样性感知奖励重加权加速GRPO风格训练

Kangda Wei, Ruihong Huang

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出MMR-GRPO方法，利用最大边际相关性根据完成多样性重加权奖励，减少冗余样本，加速GRPO训练，在保持性能的同时平均减少47.9%训练步数和70.2%时间。

Reinforcement Learning from Rich Feedback with Distributional DAgger

利用丰富反馈的强化学习与分布式DAgger

Rishabh Agrawal, Jacob Fein-Ashley, Paria Rashidinejad

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出DistIL算法，通过分布式DAgger利用丰富反馈（如执行轨迹、工具输出等）进行前向交叉熵优化，实现单调策略改进和更好的Pass@N性能。

VAMPS: Visual-Assisted Mathematical Problem Solving Benchmark

VAMPS: 视觉辅助数学问题求解基准

Amirhossein Dabiriaghdam, Shayan Vassef, Mohammadreza Bakhtiari, Yasamin Medghalchi, Ilker Hacihaliloglu, Mesrob Ohannessian, Lele Wang, Giuseppe Carenini

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出VAMPS基准，通过1,168道双语多选题评估多模态大模型在借助绘图工具进行数学推理时的表现，发现直接解析求解优于工具辅助视觉求解。

When Model Merging Breaks Routing: Training-Free Calibration for MoE

当模型合并破坏路由：MoE的无训练校准

Canbin Huang, Tianyuan Shi, Xiaojun Quan, Jingang Wang, Jianfei Zhang, Qifan Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对MoE架构中模型合并导致的路由崩溃问题，提出基于二阶曲率的无训练校准方法HARC，通过闭式解和共轭梯度法高效重对齐路由器，显著提升数学推理和代码生成性能。

Good SFT Optimizes for SFT, Better SFT Prepares for Reinforcement Learning

好的SFT优化SFT，更好的SFT为强化学习做准备

Dylan Zhang, Yufeng Xu, Haojin Wang, Qingzhi Chen, Hao Peng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； New York University (Shanghai)（纽约大学（上海）） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对当前SFT-RL流程中离线SFT数据分布与在线RL策略分布不匹配的问题，提出基于策略评估的离线学习损失重加权方法PEAR，通过重要性采样重加权SFT损失，提升后续RL训练效果。

DEL: Digit Entropy Loss for Numerical Learning of Large Language Models

DEL：用于大语言模型数值学习的数字熵损失

Zhaohui Zheng, Chenhang He, Shihao Wang, Yuxuan Li, Ming-Ming Cheng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； VCIP, College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院VCIP） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Digit Entropy Loss (DEL)用于大语言模型的自回归数值学习，通过重新设计传统无监督熵优化，引入数字条件概率和二元交叉熵，使熵优化转向监督方式，同时推广整数基于的数值学习到浮点数优化，从而提升数值预测的准确性。

Learning Rate Matters: Vanilla LoRA May Suffice for LLM Fine-tuning

学习率至关重要：Vanilla LoRA可能足以用于LLM微调

Yu-Ang Lee, Ching-Yun Ko, Pin-Yu Chen, Mi-Yen Yeh

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Academia Sinica（台湾“学术院”） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过广泛的超参数搜索重新评估了九种代表性的LoRA变体和Vanilla LoRA，在数学推理、常识推理、代码生成和指令遵循等任务上，发现不同的LoRA方法偏好不同的学习率范围。当学习率正确调整时，所有方法都能达到相似的峰值性能，这表明Vanilla LoRA仍然是一个有竞争力的基线，而单一训练配置下的改进可能并不反映一致的方法优势。

Comments Project page: https://github.com/yuang-lee/lr-matters-lora

SAGE: Shaping Anchors for Guided Exploration in RLVR of LLMs

SAGE: 通过塑造锚点引导LLMs的RLVR探索

Chanuk Lee, Minki Kang, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SAGE框架，通过重塑反KL锚分布来实现可控的经验支持扩展，从而在数学推理基准中提升pass@1和pass@k的表现。

Comments Preprint

LightTransfer: Your Long-Context LLM is Secretly a Hybrid Model with Effortless Adaptation

LightTransfer: 你的长上下文LLM实际上是一个具有轻松适应能力的混合模型

Xuan Zhang, Fengzhuo Zhang, Cunxiao Du, Chao Du, Tianyu Pang, Wei Gao, Min Lin

机构 * Singapore Management University（新加坡国立大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sea AI Lab, Singapore（新加坡海智实验室） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出LightTransfer方法，通过将LLaMA等模型转换为混合架构，实现更高效的生成，实验表明在长上下文理解任务中，即使有半数层被识别为懒层，也能在性能损失小于1.5%的情况下提升2.17倍的吞吐量，并在数学基准AIME24上达到53.3%的分数。

Comments Accepted by TMLR 2025

D$^2$Evo: Dual Difficulty-Aware Self-Evolution for Data-Efficient Reinforcement Learning

D$^2$Evo: 双重难度感知的自进化方法用于数据高效的强化学习

Ru Zhang, Renda Li, Ziyu Ma, Weijie Qiu, Chongyang Tao, Yong Wang, Xiangxiang Chu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； AMAP, Alibaba Group（AMAP，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出D$^2$Evo方法，通过双重难度感知的自进化机制，解决强化学习中有效数据稀缺和动态难度变化的问题，从而在数学推理基准上以少于2K真实数学样本实现优于现有方法的性能。

Comments Accepted by ICML 2026. First two authors contributed equally

Antidistillation Fingerprinting

对抗蒸馏指纹

Yixuan Even Xu, John Kirchenbauer, Yash Savani, Asher Trockman, Alexander Robey, Tom Goldstein, Fei Fang, J. Zico Kolter

机构 * Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学） ； University of Maryland, College Park, MD, USA（马里兰大学学院市分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出对抗蒸馏指纹方法，通过代理模型识别并采样最大化指纹检测性的token，提升检测效果同时减少对模型性能的影响。

Comments 28 pages, 13 figures, ICML 2026

Boosting Reinforcement Learning with Verifiable Rewards via Randomly Selected Few-Shot Guidance

通过随机选择的少样本引导提升可验证奖励的强化学习

Kai Yan, Alexander G. Schwing, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出FEST算法，通过随机选择的少样本引导提升可验证奖励的强化学习，仅需128个演示即可获得优于基线的结果，关键在于监督信号、在线信号和衰减权重。

Comments 25 pages, 11 figures

Query-Conditioned Test-Time Self-Training for Large Language Models

基于查询的测试时自我训练用于大语言模型

Chaehee Song, Minseok Seo, Yeeun Seong, Doyi Kim, Changick Kim

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院） ； Graduate School of Green Growth and Sustainability, KAIST（韩国科学技术院可持续增长与绿色发展研究生院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出QueST框架，通过直接从输入查询生成查询条件对，实现测试时参数自适应，无需外部数据，在多个基准测试中优于现有方法。

Comments 17 pages, 7 figures

GEAR: Granularity-Adaptive Advantage Reweighting for LLM Agents via Self-Distillation

GEAR：通过自蒸馏实现的粒度自适应优势重加权用于LLM智能体

Sijia Li, Yuchen Huang, Zifan Liu, Yanping Li, Jingjing Fu, Li Zhao, Jiang Bian, Ling Zhang, Jun Zhang, Rui Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 GEAR通过自蒸馏获取token和片段级信号，实现粒度自适应的优势重加权，提升长时间跨度任务中的智能体性能，实验表明在数学推理和工具使用任务中优于传统方法。

Training and Evaluating Language Models with Template-based Data Generation

基于模板的数据生成训练和评估语言模型

Yifan Zhang

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Template-based Data Generation方法，通过生成高质量数学问题及可验证解，解决大语言模型在复杂推理任务中的数据稀缺问题，并引入TemplateMath Part I: TemplateGSM数据集。

Comments Published in ICLR 2025 DATA-FM Workshop. Project Page: https://github.com/iiis-ai/TemplateMath

fg-expo: Frontier-guided exploration-prioritized policy optimization via adaptive kl and gaussian curriculum

fg-expo: 基于前沿引导的探索优先策略优化：通过自适应KL和高斯课程学习

Mingxiong Lin, Zhangquan Gong, Maowen Tang, Qian Li, Chuangchuang Wang, Jian Ma, Sutian Huang, Kai Tang, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出FG-ExPO算法，通过自适应KL缩放和高斯课程采样提升策略优化效率，实验表明其在数学推理任务中性能显著优于GRPO。