大模型推理能力

When Less Latent Leads to Better Relay: Information-Preserving Compression for Latent Multi-Agent LLM Collaboration

少而精的潜在信息带来更好的中继：面向潜在多智能体大语言模型协作的信息保持压缩

Yiping Li, Zhiyu An, Wan Du

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种信息保持压缩方法，通过引入正交回填机制，在减少通信开销的同时保持信息完整性，提升了多智能体大语言模型协作性能。

An integrated diffusion-weighted imaging processing and interpretation platform for MR-guided radiotherapy

用于磁共振引导放疗的扩散加权成像处理与解释一体化平台

Yunxiang Li, Yan Dai, Yen-Peng Liao, Jie Deng, Jill B De Vis, You Zhang

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

AI总结 该研究开发了一体化网络平台，整合MR-Linac的DWI后处理与可追溯的RAG临床解释，经专家评分验证其在胶质母细胞瘤病例中具有高临床实用性。

Comments 29 pages

MidTool: Mid-training Data Synthesis for Agentic Tool Use

MidTool：面向智能体工具使用的训练中期数据合成

Fengqing Jiang, Yite Wang, Boyi Liu, Zhaoyang Wang, Canwen Xu, Zhewei Yao, Radha Poovendran, Yuxiong He

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Snowflake（雪花公司） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出MidTool流水线，构建面向智能体工具使用的训练中期数据，在MidTool-Mix上微调Qwen3模型，可显著提升工具使用相关下游任务性能，证明通用工具使用需专门训练中期调整。

Comments Data & Model: https://hf.co/collections/MidTool/midtool-release

PrefixAgent: An LLM-Powered Design Framework for Efficient Prefix Adder Optimization

PrefixAgent：一种基于大语言模型的高效前缀加法器优化设计框架

Dongsheng Zuo, Jiadong Zhu, Yang Luo, Yuzhe Ma

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本研究针对前缀加法器设计空间随位宽指数增长的优化难题，提出基于LLM的PrefixAgent框架，通过将任务拆分为两个子任务并利用等价图构建训练数据，在几乎所有配置下实现了更小的加法器面积，且在位宽更大时优势更显著。

Eureka: Task-Conditioned Meta-Agent Orchestration for Scientific Discovery

Eureka：面向科学发现的任务条件元智能体编排框架

Alizer Wong, Heng Cui, Yi Tan, Xiongchao Zhan, Liang Lin, Yuxiang Guo, Zhaorong Dai, Zixin Zeng, Wenyuan Li

机构 * ManXis（万熙科技（ManXis）） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Duke University（杜克大学） ； Hokkaido University（北海道大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出Eureka任务条件元智能体架构，通过动态编排完成科学发现任务，在递归任务、增量处理等实验中表现优异，还实现了数学领域的理论进展，证明科学智能体能力依赖匹配任务认知结构的架构。

Comments 62 pages, 1 figure

The Problem Is the Problem: Towards Scalable Mathematical Discovery

问题本身才是问题：迈向可扩展的数学发现

Zeyu Zheng, Shengtong Zhang, Jeremy Avigad, Prasad Tetali, Sean Welleck

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Anysphere Co.（Anysphere公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出人机协作的FAR流程，从文献中筛选数学问题并聚焦成果，在组合数学试点中筛选出77个待评审成果，验证了其数学发现的有效性。

Comments Code available at https://github.com/zeyu-zheng/FAR

ALPS: Measuring Valid Creativity in Large Language Models with Mathematical Construction

ALPS：通过数学构造衡量大语言模型的有效创造力

Eric Xie, Wenqian Ye, Aidong Zhang

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

AI总结 本研究提出ALPS基准，通过要求生成可证正确的原创数学结构或证明其不存在的任务，评估大语言模型的有效创造力，测试发现现有推理模型在证明侧成功率14%、构造侧为0，多数实例未被解决并发布完整ALPS资源。

Comments 14 pages, 3 figures

Closing the Loop: A Control-Theoretic Framework for Provably Stable Time Series Forecasting with LLMs

闭环：基于控制理论的具有可证明稳定性的时序预测框架与大语言模型

Xingyu Zhang, Jingyao Wang, Zeen Song, Changwen Zheng, Wenwen Qiang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出F-LLM框架，通过控制理论方法解决大语言模型在时序预测中的误差累积问题，提供理论保证并实验验证其有效性。

Comments Accepted by ACM MM26

The Past and Future of AI Scientists

AI科学家的过去与未来

Ross D. King

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

AI总结 本文综述AI科学家的过去与未来，指出其核心挑战是多技术集成，现有技术已支持构建更通用系统，其有望变革科学，诺贝尔图灵挑战目标进展超前。

APTER: Adaptive Post-Training with Expert-Grounded Rubrics

APTER：基于专家准则的自适应后训练

Xukai Wang, Liangqi Li, Zhiyue Xu, Jingang Zhou, Xiaoyu Shi, Jiansheng Cai, Bo Zhang, Zhe Li, Xu-Yao Zhang

机构 * Ant Digital Technologies, Ant Group（蚂蚁集团数字科技） 纠错

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

AI总结 APTER是将结构化领域知识融入专业复杂推理评估、优化与诊断的框架，通过专家准则生成查询级准则并用于自适应后训练，在数学、医学领域三代模型上均实现性能提升。

Numeracy in Large Language Models: Fundamental Limitations and Paths to Improvement

大型语言模型中的数字能力：基本局限与改进路径

Aoxin Ni

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对LLMs在基础数值任务中的不可靠性，提出数值基础框架（NGF）并结合三大基准评估前沿模型，给出改进数值能力的部署建议与研究方向。

Agentic Neurosymbolic Collaboration for Mathematical Discovery: A Case Study in Combinatorial Design

代理神经符号协作用于数学发现：组合设计的一个案例研究

Hai Xia, Carla P. Gomes, Bart Selman, Stefan Szeider

机构 * Algorithms and Complexity Group, TU Wien（算法与复杂性组，维也纳技术大学） ； Department of Computer Science, Cornell University（计算机科学系，康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文通过代理神经符号协作方法，在组合设计理论中发现了一个新的紧下界，展示了人类与AI协作在数学发现中的有效性。

LoRAQuant: Mixed-Precision Quantization of LoRA to Ultra-Low Bits

LoRAQuant：将LoRA混合精度量化至超低比特

Amir Reza Mirzaei, Yuqiao Wen, Yanshuai Cao, Lili Mou

机构 * Dept. Computing Science & Alberta Machine Intelligence Institute (Amii), University of Alberta（计算科学系及阿尔伯塔人工智能研究所（Amii），阿尔伯塔大学） ； RBC Borealis ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能 chair） 纠错

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

AI总结 针对多LoRA适配器规模化部署的高存储成本问题，提出专为LoRA定制的混合精度后训练量化方法LoRAQuant，在LLaMA 2、Mistral模型的多任务上，以更低比特实现了相当或更优性能。

Decodable But Not Detachable: Training Data Granularity Determines Parametric Modularity in Large Language Models

可解码但不可分离：训练数据粒度决定大语言模型的参数模块化

Marcus Armstrong, Navid Ayoobi, Arjun Mukherjee

机构 * University of Houston（休斯顿大学） 纠错

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

AI总结 该研究探讨大语言模型是否存在特定领域参数壳，通过多模型、多领域实验发现训练数据的标记级模块化是参数壳形成的关键，为大语言模型的参数模块化研究提供了核心结论。

TrAC: Trace-Conditioned Answer Consistency for Efficient Uncertainty Quantification in LLMs

TrAC：用于大语言模型高效不确定性量化的轨迹条件答案一致性

Dahai Yu, Lin Jiang, Rongchao Xu, Guang Wang

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型推理轨迹与答案不一致的问题，提出TrAC框架，结合主动与被动信号实现高效不确定性量化，在数学推理基准上提升了AUROC并降低了AURC。

Hallucinations and Constraints : Regulating surgical workflow recognition beyond accuracy

幻觉与约束：超越准确率的手术工作流程识别调控

John S. H. Baxter, Pierre Jannin

机构 * Université de Rennes（雷恩大学） ； Inserm（法国国家健康与医学研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对医学图像处理中AI的幻觉问题，提出用线性时序逻辑谓词结合概率图模型调控，在机器人辅助子宫切除术阶段识别中准确率提约10%且消除多数拓扑错误。

Comments 11 pages, 1 figure, 1 table, accepted to the MICCAI 2026 Workshop on Fairness, Regulation, and Ethics (FAIMI-BRIDGE-EPIMI 2026)

Motif 3: Technical Report

Motif 3：技术报告

Junghwan Lim, Joon Son Chung, Sungmin Lee, Wai Ting Cheung, Gihun Cho, Minsu Ha, Sangho Kang, Beomgyu Kim, Dongseok Kim, Jangwoong Kim, Taehyun Kim, Taewhan Kim, Jeesoo Lee, Jeongdoo Lee, Junhyeok Lee, Dongpin Oh, Hyeyeon Cho, Dahye Choi, Jaeheui Her, Hanbin Jung, Changjin Kang, Minjae Kim, Youngrok Kim, Hyukjin Kweon, Hongjoo Lee, Yeongjae Park, Bokki Ryu

机构 * Motif Technologies（Motif科技公司） 纠错

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

AI总结 本研究推出仅解码器的MoE语言模型Motif 3，采用GDLA等技术，经万亿token预训练及多阶段后训练，在长上下文、推理等任务上性能与领先开源模型相当。

Full-bandwidth transformer

全带宽Transformer

Xi Wang, Ziyang Cai, Zheng Zhan, Harry Dong, Ying Fan, Gustavo de Rosa, Tim Pearce, John Langford

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出全带宽Transformer，通过潜在反馈拓宽解码步骤间的垂直反馈通道，经训练验证其在多项任务上性能提升，且解码开销可忽略。

On-Policy Self-Distillation without Any Supervision

无任何监督的在线策略自蒸馏

Yijiang Li, Bingyang Wang, Yijun Liang, Yunjie Tian, Di Fu, Nuno Vasconcelos

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本研究提出无监督在线策略自蒸馏（U-OPSD），仅用模型自身生成结果实现在线策略自蒸馏，在多数学基准上优于基础模型，部分场景超越OPSD、GRPO等监督方法。

Comments Project page at https://williamium3000.github.io/u-opsd/ and code at https://github.com/williamium3000/u-opsd

Skip a Layer or Loop It? Learning Program-of-Layers in LLMs

跳过一层还是循环它？学习LLM中的层程序

Ziyue Li, Yang Li, Tianyi Zhou

机构 * Ziyue Li, Yang Li, Tianyi Zhou（李子悦、李阳、周天毅） 纠错

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

AI总结 本文提出PoLar方法，通过轻量级预测网络学习为每个输入动态跳过或重复预训练层，在数学推理任务上以更少层数提升准确率。

Comments Accepted at ICML 2026. Substantially extends arXiv:2507.07996. Updated DART-Math experiments by removing duplicate examples; conclusions remain unchanged. Code: https://github.com/tianyi-lab/PoLar

Quantum-Structured World Models (QSWMs) for Predictive Latent Dynamics

用于预测潜在动力学的量子结构化世界模型（QSWMs）

Hailong Jiang, Emran Hossain, Feng Yu, Jianfeng Zhu, Guilin Zhang, Wulan Guo

机构 * Youngstown State University（扬斯敦州立大学） ； Kent State University（肯特州立大学） ； George Washington University（乔治·华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出量子结构化世界模型（QSWMs），研究量子启发结构对世界建模的作用，在基本元胞自动机上评估其变体，发现复值QSWM局部预测潜力良好但类密度矩阵变体存在长时序预测局限。

Comments 19 pages, 5 figures,

AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance

人工智能辅助降低坚持性并损害独立表现

Grace Liu, Brian Christian, Tsvetomira Dumbalska, Michiel A. Bakker, Rachit Dubey

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； 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.AI

AI总结 研究发现人工智能辅助虽短期提升表现，但降低用户坚持性并损害独立完成任务的能力，尤其在数学推理和阅读理解等任务中表现显著。

MathDebugger: Detecting and Diagnosing Errors in Synthetic Mathematical Data

MathDebugger：检测与诊断合成数学数据中的错误

Hao Liang, Meiyi Qiang, Yuying Li, Zefeng He, Xiaochen Ma, Ruichuan An, Yongzhen Guo, Zhengzhou Zhu, Bin Cui, Wentao Zhang

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

AI总结 MathDebugger是用于评估模型检测诊断合成数学数据错误的基准，含6000个标注实例，评估发现模型在该任务上表现不足，错误类型信息可提升修正效果，为数学数据质量控制提供支撑。

OPTD: On-Policy Transition Distillation with Consistency-Guided Adaptive Compression for Few-Step Diffusion Language Models

OPTD：用于少步扩散语言模型的一致性引导自适应压缩的策略内转换蒸馏

Xiaocheng Lu, Hualei Zhang, Shuhan Guo, Jie Zhang, Xiaoyi Pang, Jian Liu, Haoxi Li, Bohai Gu, Haoxuan Che, Jingcai Guo, Song Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 针对少步扩散语言模型现有离线策略蒸馏的轨迹不匹配问题，提出 OPTD 策略内转换蒸馏方法，在四个推理基准上改善质量效率权衡并取得最优质量约束 AUP。

Comments 9 pages, 4 figures, 5 tables

Start Classifying: Categorical Critics for LLM Reinforcement Learning

开始分类：用于大语言模型强化学习的分类式评判器

Zhijian Zhou, Long Li, Xuan Zhang, Zongkai Liu, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent YoutuLab（腾讯优图实验室） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海科学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出HL-Gauss PPO，将PPO的标量评判器改为分类式预测器，在多任务及Qwen2.5、Qwen3主干上均优于PPO、DAPO基线，可改进评判器信号与优势估计。

Comments Accepted at COLM 2026. 26 pages, 9 figures. Code: https://github.com/ZhijianZhou/HL-guass-ppo

CURE: Local Uncertainty Repair for Block-Parallel Speculative Decoding

CURE：面向块并行推测解码的局部不确定性修复

Aofan Liu, Jingxiang Meng, Fangxin Liu, Yongbiao Chen

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

AI总结 针对并行推测解码的长序列精度下降问题，提出预算感知动态修复树CURE，通过定位高不确定性token修复错误，在多个基准上提升平均接受长度并实现2.66-3.49倍端到端速度提升。

Comments 9 pages, 2 figures, 5 tables

Mask-Based Priors Are More Persistent than Query-Key Initializations

基于掩码的先验比查询-键初始化更具持久性

Mingze Ma, Hemanth Saratchandran, Cameron Gordon, Simon Lucey

机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对 Transformer 在布尔外推任务上的系统性错误泛化问题，提出直接初始化注意力掩码的方法，该方法可保留结构先验，在布尔推理等任务上实现优异外推效果。

Weak-to-Strong On-Policy Distillation

弱到强在线策略蒸馏

Fangxu Yu, Weijia Xu, Michael Xu, Tianyi Zhou, Zinan Lin

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出W2S-OPD框架，从多个弱模型蒸馏提升强学生模型，在数学、代码基准测试中优于OPD，可让学生超越领域教师，监督源更弱时仍能提升性能。

Comments Technical Report

Deconstructing Off-Policy Ratios: Entropy-Scaled Trust Regions for Asynchronous Reinforcement Learning

解构离策略比率：用于异步强化学习的熵缩放信任区域

Guanqun Zhao, Zijun Xie, Binbin Zheng, Enlei Gong, Jiafeng Lu, Yehan Yang, Aoqi Hu, Zeyu Chen

机构 * Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 研究异步强化学习中离策略数据问题，提出熵缩放信任区域（ESTR）方法，通过令牌局部熵缩放离策略偏差，无需辅助前向传递等，在多任务和基准测试中优于现有异步方法，提升训练-推理一致性与速度。

Prefix-Guided On-Policy Distillation: Mining Golden Trajectories from Rollouts

前缀引导的在线策略蒸馏：从轨迹中挖掘黄金轨迹

Qingfei Zhao, Huan Song, Shuyu Tian, Jiawei Shao, Xuelong Li

机构 * TeleAI ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对在线策略蒸馏在长程数学推理中效率低、噪声大的问题，提出前缀引导的在线策略蒸馏，通过前缀长度估计轨迹价值，仅对高重叠候选继续生成长轨迹，在多个基准上提升准确率并减少训练时间。