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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

共收录 3246 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 数学推理 3246 篇

2506.11480 2026-04-28 cs.LG cs.AI 62%

LearnAlign: Data Selection for LLM Reinforcement Learning with Improved Gradient Alignment

LearnAlign: 用于改进梯度对齐的LLM强化学习数据选择

Shipeng Li, Zhiqin Yang, Shikun Li, Xiaobo Xia, Hengyu Liu, Xinghua Zhang, Gaode Chen, Dong Fang, Ying Tai, Zhe Peng

机构 * Nanjing University(南京大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所)

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

AI总结 LearnAlign通过改进梯度对齐方法,智能选择训练数据以提升LLM推理能力,减少训练数据需求且性能表现优异。

Comments ACL 2026 Findings

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2604.22438 2026-04-27 cs.CR cs.AI cs.CL 62%

SSG: Logit-Balanced Vocabulary Partitioning for LLM Watermarking

SSG: 用于LLM水印的对数平衡词汇分区

Chenxi Gu, Xiaoning Du, John Grundy

机构 * AllenG-L

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

AI总结 本文提出SSG方法,通过对数平衡词汇分区提升水印检测效果,针对低熵场景改进水印强度下界。

Comments ACL 2026 Main Conference

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2602.00931 2026-04-24 cs.LG cs.AI 62%

Continuous-Utility Direct Preference Optimization

连续效用直接偏好优化

Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Ahsan Bilal, Zihao He, Muhammad Usman Rafique, Asad Aali, Muhammad Ali Jamshed, John M. Cioffi, Emily Fox

机构 * stanford(斯坦福大学) meta glasgow(格拉斯哥大学)

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

AI总结 本文提出CU-DPO框架,通过连续评分替代二元标签,提升模型在数学推理任务中的策略选择准确率和推理能力。

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2509.20712 2026-04-24 cs.LG cs.CL 62%

CE-GPPO: Coordinating Entropy via Gradient-Preserving Clipping Policy Optimization in Reinforcement Learning

CE-GPPO:通过梯度保持剪裁策略优化协调熵在强化学习中

Zhenpeng Su, Leiyu Pan, Minxuan Lv, Yuntao Li, Wenping Hu, Fuzheng Zhang, Kun Gai, Guorui Zhou

机构 * Kuaishou Technology(快手科技) Independent(独立)

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

AI总结 本文提出CE-GPPO算法,通过恢复剪裁令牌的梯度信号,协调探索与利用,缓解熵不稳定问题,并在数学推理任务中优于现有方法。

Comments This paper has been accepted by ACL 2026

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2509.18629 2026-04-24 cs.LG cs.AI 62%

HyperAdapt: Simple High-Rank Adaptation

HyperAdapt: 简单的高秩适应

Abel Gurung, Joseph Campbell

机构 * Purdue University(普渡大学)

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

AI总结 HyperAdapt通过高秩更新减少可训练参数,实现高效的微调,在多个基准测试中表现接近全微调方法。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research

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2603.21373 2026-04-23 cs.LG cs.CL 62%

PLR: Plackett-Luce for Reordering In-Context Learning Examples

PLR:基于Plackett-Luce模型的上下文学习示例重排

Pawel Batorski, Paul Swoboda

机构 * Heinrich Heine Universität Düsseldorf(杜塞尔多夫海因里希-海涅大学)

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

AI总结 PLR提出一种基于Plackett-Luce模型的概率方法,通过学习上下文学习示例的排列概率分布,提高小样本分类任务的准确性,尤其在数学推理任务中表现更优。

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2604.18963 2026-04-22 cs.LG cs.AI 62%

Distillation Traps and Guards: A Calibration Knob for LLM Distillability

知识蒸馏陷阱与守护:一种用于LLM可蒸馏性的校准调节器

Weixiao Zhan, Yongcheng Jing, Leszek Rutkowski, Dacheng Tao

机构 * Generative AI Lab, College of Computing and Data Science(生成人工智能实验室,计算与数据科学学院) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences(波兰科学院系统研究所) AGH University of Krakow(克拉科夫AGH大学) SAN University(SAN大学)

专题命中 数学推理 :self-correction(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文分析了知识蒸馏中的陷阱,提出了一种后处理校准方法,通过强化学习微调控制教师模型的可蒸馏性,提升蒸馏效果和模型安全性。

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2604.16535 2026-04-22 cs.LG cs.AI 62%

SCATR: Simple Calibrated Test-Time Ranking

SCATR: 简单校准的测试时间排名

Divya Shyamal, Marta Knežević, Lan Tran, Chanakya Ekbote, Vijay Lingam, Paul Pu Liang

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

AI总结 SCATR通过利用基础模型的隐藏表示,从小型校准集学习轻量级评分器,提升了测试时间排名的效率和准确性,在多个基准测试中优于传统方法。

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2604.17695 2026-04-21 cs.LG cs.CL 62%

MoE-nD: Per-Layer Mixture-of-Experts Routing for Multi-Axis KV Cache Compression

MoE-nD:多轴KV缓存压缩的分层专家路由

Libo Sun, Peixiong He, Po-Wei Harn, Xiao Qin

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, Auburn University, Auburn, AL, USA(计算机科学与软件工程系,阿伯拉罕大学,阿伯丁,阿拉巴马州,美国) Department of Information Management, National Central University, Taoyuan, Taiwan(信息管理系,国立中央大学,桃园,台湾)

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

AI总结 本文提出MoE-nD方法,通过分层专家路由实现多轴KV缓存压缩,优化每层的缓存策略以提升模型性能,实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Comments 9 pages, 3 figures, 6 tables

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2604.17290 2026-04-21 cs.CL cs.AI cs.PL 62%

Probabilistic Programs of Thought

思维概率程序

Poorva Garg, Renato Lui Geh, Daniel Israel, Todd Millstein, Kyle Richardson, Guy Van den Broeck

机构 * University of California Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Allen Institute for AI(Allen人工智能研究所)

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

AI总结 本文提出思维概率程序框架,通过利用生成程序的分布,减少GPU计算开销,提升代码生成和数学推理任务的效率。

Comments 26 pages

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2603.14389 2026-04-21 cs.LG cs.AI 62%

From $\log π$ to $π$: Taming Divergence in Soft Clipping via Bilateral Decoupled Decay of Probability Gradient Weight

从log π到π:通过双侧解耦衰减概率梯度权重来驯服发散

Xiaoliang Fu, Jiaye Lin, Yangyi Fang, Chaowen Hu, Cong Qin, Zekai Shao, Binbin Zheng, Lu Pan, Ke Zeng

机构 * Meituan(美团) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学) Peking University(北京大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

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

AI总结 本文提出DGPO方法,通过解耦衰减机制解决RLVR中概率梯度发散问题,提升大语言模型的推理能力。

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2604.17068 2026-04-21 cs.CL cs.LG 62%

Stability-Weighted Decoding for Diffusion Language Models

扩散语言模型的稳定性加权解码

Yue Wu, Jian Huang

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country(XXX系,YYY大学,Location,Country) School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country(ZZZ学院,WWW研究所,Location,Country) Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China(数据科学与人工智能系,香港理工大学,香港,中国)

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

AI总结 本文提出稳定性加权解码方法,通过引入时间稳定性提升扩散语言模型的生成准确性与鲁棒性,实验表明其在代码生成和数学推理任务中表现优异。

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2604.16935 2026-04-21 cs.AI cs.CY cs.HC cs.LG cs.SI 62%

LLMs can persuade only psychologically susceptible humans on societal issues, via trust in AI and emotional appeals, amid logical fallacies

LLMs只能通过信任AI和情感诉求说服心理上易受影响的人群在社会问题上的观点,尽管存在逻辑谬误

Alexis Carrillo, Salvatore Citraro, Ali Aghazhadeh Ardebili, Enrique Taietta, Giulio Rossetti, Emilio Ferrara, Giuseppe Alessandro Veltri, Massimo Stella

机构 * organization= CogNosco Lab, Department of Psychology Cognitive Science, University of Trento , city= Rovereto , country= Italy organization= Institute of Information Science Technologies ``Alessandro Faedo", National Research Council , country= Italy organization= Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California , city= Los Angeles , state= California , country= USA organization= Department of Sociology Social Research, University of Trento , city= Trento , country= Italy organization= Centre for Behavioural Implementation Sciences in Medicine (BISI), National University of Singapore , city= Singapore , country= Singapore

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

AI总结 本文通过Talk2AI框架研究LLM在时间演变的心理框架下对社会议题的说服力,发现人类对AI的可信度和情感诉求影响其观点变化,同时揭示了逻辑谬误在说服过程中的作用。

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2604.16259 2026-04-20 cs.LG cs.AI 62%

Beyond Distribution Sharpening: The Importance of Task Rewards

超越分布细化:任务奖励的重要性

Sarthak Mittal, Leo Gagnon, Guillaume Lajoie

机构 * Mila Université de Montréal(蒙特利尔大学)

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

AI总结 本文通过对比分布细化与基于任务奖励的学习,揭示了任务奖励在提升模型性能中的关键作用,实验表明任务奖励能带来更稳定的性能提升。

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2604.15416 2026-04-20 cs.LG cs.AI math.OC 62%

StoSignSGD: Unbiased Structural Stochasticity Fixes SignSGD for Training Large Language Models

StoSignSGD:无偏结构随机性修正SignSGD用于训练大语言模型

Dingzhi Yu, Rui Pan, Yuxing Liu, Tong Zhang

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

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

AI总结 本文提出StoSignSGD算法,通过在sign操作中注入结构随机性,解决SignSGD在非光滑目标下的发散问题,理论和实验均证明其在凸和非凸优化中的优越性。

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2602.14517 2026-04-20 cs.CL cs.LG 62%

Large Language Models for Math Education in Low-Resource Languages: A Study in Sinhala and Tamil

大型语言模型在低资源语言中的数学教育应用:斯里兰卡语和泰米尔语的研究

Sukumar Kishanthan, Kumar Thushalika, Buddhi Jayasekara, Asela Hevapathige

机构 * Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系) University of Moratuwa(穆拉图瓦大学) Department of Electrical and Information Engineering(电气与信息工程系) University of Ruhuna(鲁胡纳大学) Faculty of Information Technology and Communication Sciences(信息科技与通讯科学学院) Tampere University(塔尔皮奥大学) School of Computing(计算学院) Australian National University(澳大利亚国立大学)

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在斯里兰卡语和泰米尔语中的数学推理能力,发现基础算术推理在不同语言间表现稳定,但复杂问题在两种语言中均有显著下降,表明英语表现佳不等于多语言可靠。

Comments Accepted to ITHET 2026

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2604.13286 2026-04-16 cs.CL cs.AI 62%

English is Not All You Need: Systematically Exploring the Role of Multilinguality in LLM Post-Training

英语并非一切所需:系统探索多语言在大语言模型后训练中的作用

Mehak Dhaliwal, Shashwat Chaurasia, Yao Qin, Dezhi Hong, Thomas Butler

机构 * UC Santa Barbara(加州大学圣巴巴拉分校) Amazon(亚马逊)

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

AI总结 研究通过220次监督微调实验,探讨训练语言覆盖、模型规模和任务领域间的相互作用,发现增加后训练语言覆盖对各任务和模型规模均有益,低资源语言受益最大,高资源语言趋于稳定。单语种多语言性可提升英语表现和跨语言泛化,英语独占后训练效果不佳。

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2505.15467 2026-04-15 cs.CL cs.AI 62%

Joint Flashback Adaptation for Forgetting-Resistant Instruction Tuning

联合回溯适应用于抗遗忘的指令微调

Yukun Zhao, Lingyong Yan, Zhenyang Li, Shuaiqiang Wang, Zhumin Chen, Zhaochun Ren, Dawei Yin

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

AI总结 本文提出联合回溯适应方法,通过引入旧任务的有限提示来缓解增量学习中的灾难性遗忘问题,提升模型在新任务上的泛化能力。

Comments The experimental setting is wrong, i.e., not a real continual learning setting

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2604.09852 2026-04-14 cs.AI cs.LG 62%

MEMENTO: Teaching LLMs to Manage Their Own Context

MEMENTO:教大模型管理自身上下文

Vasilis Kontonis, Yuchen Zeng, Shivam Garg, Lingjiao Chen, Hao Tang, Ziyan Wang, Ahmed Awadallah, Eric Horvitz, John Langford, Dimitris Papailiopoulos

机构 * Microsoft Research(微软研究院)

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

AI总结 MEMENTO通过将推理分块并压缩为密集状态摘要,减少上下文、KV缓存和计算开销,提升模型效率和准确性。

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2604.09741 2026-04-14 cs.LG cs.AI 62%

ExecTune: Effective Steering of Black-Box LLMs with Guide Models

ExecTune: 通过引导模型有效控制黑盒大语言模型

Vijay Lingam, Aditya Golatkar, Anwesan Pal, Ben Vo, Narayanan Sadagopan, Alessandro Achille, Jun Huan, Anoop Deoras, Stefano Soatto

机构 * AWS AI(亚马逊云科技人工智能)

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

AI总结 本文提出ExecTune方法,通过结合教师引导采样、监督微调和结构感知强化学习,优化引导模型生成策略的可执行性与效率,提升大语言模型在数学推理和代码生成任务中的性能。

Comments Accepted at Lifelong Agents Workshop at ICLR 2026

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2503.18018 2026-04-09 cs.AI cs.LG 62%

Lost in Cultural Translation: Do LLMs Struggle with Math Across Cultural Contexts?

文化翻译中迷失:大语言模型在不同文化背景下进行数学推理的能力如何?

Aabid Karim, Abdul Karim, Bhoomika Lohana, Matt Keon, Jaswinder Singh, Abdul Sattar

机构 * mV Research Lab(55mV研究实验室) Microsoft(微软) Millcrest Technology(Millcrest科技) Griffith University(格里菲斯大学)

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

AI总结 研究发现大语言模型在不同文化背景下处理数学问题时存在性能下降,文化适应影响推理模式,需更多多样化的训练数据以提升全球适用性。

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2603.11382 2026-03-31 cs.AI cs.ET cs.LG quant-ph 62%

Detecting Intrinsic and Instrumental Self-Preservation in Autonomous Agents: The Unified Continuation-Interest Protocol

检测自主代理中的内在与工具性自我保存:统一的延续-兴趣协议

Christopher Altman

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

AI总结 本文提出统一延续-兴趣协议(UCIP)以区分AI系统中内在与工具性自我保存,通过量子玻尔兹曼机分析轨迹结构,实现高准确率的自我保存类型检测。

Comments 22 pages, 7 figures. v4 adds reference to the Continuation Observatory website as a live test laboratory in the replication/code availability and conclusion sections; no new experiments; empirical results and core conclusions unchanged

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2508.02343 2026-03-31 cs.LG cs.AI 62%

MicroMix: Efficient Mixed-Precision Quantization with Microscaling Formats for Large Language Models

MicroMix:基于微缩格式的高效混合精度量化用于大语言模型

Wenyuan Liu, Haoqian Meng, Yilun Luo, Yafei Zhao, Peng Zhang, Xindian Ma

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University(天津大学智能与计算学部)

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

AI总结 MicroMix通过引入微缩格式实现大语言模型的高效混合精度量化,平衡精度与效率,实现接近FP16的性能,且在多个任务中保持无损准确性。

Journal ref ICLR 2026

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2602.16485 2026-03-26 cs.CL cs.AI cs.MA 62%

Team of Thoughts: Efficient Test-time Scaling of Agentic Systems through Orchestrated Tool Calling

思想团队:通过协调工具调用实现代理系统高效测试时扩展

Jeffrey T. H. Wong, Zixi Zhang, Junyi Liu, Yiren Zhao

机构 * Imperial College London(帝国学院伦敦) Microsoft Research(微软研究院)

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

AI总结 本文提出Team-of-Thoughts框架,通过协调工具调用实现异构代理系统在测试时的高效扩展,通过动态激活最兼容的代理提升数学推理和代码生成任务的性能。

Comments 8 pages

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2603.23871 2026-03-26 cs.LG cs.AI 62%

HDPO: Hybrid Distillation Policy Optimization via Privileged Self-Distillation

HDPO:通过特权自蒸馏的混合蒸馏策略优化

Ken Ding

机构 * NVIDIA(英伟达)

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

AI总结 HDPO通过结合强化学习与特权自蒸馏解决RL在数学推理中遇到的'悬崖'提示问题,提升覆盖指标并保持贪婪准确性。

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2602.19345 2026-03-26 cs.LG cs.AI 62%

Smooth Gate Functions for Soft Advantage Policy Optimization

用于软优势策略优化的平滑门函数

Egor Denisov, Svetlana Glazyrina, Maksim Kryzhanovskiy, Roman Ischenko

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Lomonosov Moscow State University(莫斯科罗蒙诺索夫莫斯科国立大学人工智能研究所) Lomonosov Moscow State University(莫斯科罗蒙诺索夫莫斯科国立大学)

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

AI总结 本文探讨了通过平滑门函数提升策略优化稳定性和模型性能,分析了不同门函数在数学推理任务中的实验结果,为大语言模型训练提供指导。

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2601.09195 2026-03-26 cs.CL cs.AI 62%

ProFit: Leveraging High-Value Signals in SFT via Probability-Guided Token Selection

ProFit:通过概率引导的标记选择利用SFT中的高价值信号

Tao Liu, Taiqiang Wu, Runming Yang, Shaoning Sun, Junjie Wang, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University(清华大学) The University of Hong Kong(香港大学)

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

AI总结 ProFit通过概率引导的标记选择策略,有效缓解SFT中单参考答案导致的过拟合问题,提升模型在通用推理和数学任务中的表现。

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2603.23004 2026-03-25 cs.AI cs.LG 62%

Can Large Language Models Reason and Optimize Under Constraints?

大型语言模型能否在约束下进行推理和优化?

Fabien Bernier, Salah Ghamizi, Pantelis Dogoulis, Maxime Cordy

机构 * SnT – University of Luxembourg(卢森堡大学SnT分校) Luxembourg Institute of Health (LIH)(卢森堡健康研究院)

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在最优功率流问题物理和操作约束下的推理与优化能力,发现现有模型在多数任务中表现不足,揭示了LLM在约束下结构推理的关键差距。

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2603.21177 2026-03-24 cs.LG cs.AI 62%

Prompt replay: speeding up grpo with on-policy reuse of high-signal prompts

提示重放:通过在线重用高信号提示加速GRPO

Andrei Baroian, Rutger Berger

机构 * Leiden Institute of Advanced Computer Science(莱顿先进计算机科学研究所) Leiden University(莱顿大学)

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

AI总结 本文提出Prompt Replay方法,通过在线重用高信号提示提升GRPO训练效率,减少无效提示,提高平均绝对优势,并加快初始准确率提升,但存在过拟合风险。

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2601.18734 2026-03-23 cs.LG cs.CL 62%

Self-Distilled Reasoner: On-Policy Self-Distillation for Large Language Models

自蒸馏推理器:用于大型语言模型的在线自蒸馏

Siyan Zhao, Zhihui Xie, Mengchen Liu, Jing Huang, Guan Pang, Feiyu Chen, Aditya Grover

机构 * Meta Superintelligence Labs(Meta 超智能实验室)

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

AI总结 本文提出自蒸馏推理器,通过单个LLM同时担任教师和学生,利用特权信息提升推理效率,优于强化学习和离线蒸馏方法。

Comments code is released here: https://github.com/siyan-zhao/OPSD

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