语言大模型 / LLM

PhishDebate: An LLM-Based Multi-Agent Framework for Phishing Website Detection

PhishDebate: 基于大语言模型的多智能体框架用于钓鱼网站检测

Wenhao Li, Selvakumar Manickam, Yung-wey Chong, Shankar Karuppayah

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 PhishDebate通过多智能体辩论框架提升钓鱼网站检测的准确性与可解释性，实现高召回率和模块化可配置性。

Comments Please cite as: W. Li, S. Manickam, Y. -W. Chong and S. Karuppayah, "PhishDebate: An LLM-Based Multi-Agent Framework for Phishing Website Detection," 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Macau, China, 2025, pp. 6606-6615, doi: 10.1109/BigData66926.2025.11401440

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Macau, China, 2025, pp. 6606-6615

Beyond Single Object: Learning 3D Relations with Large Language Models

超越单一物体：用大语言模型学习三维关系

Kohsuke Ide, Ryousuke Yamada, Yue Qiu, Xianzheng Ma, Yoshihiro Fukuhara, Hirokatsu Kataoka, Yutaka Satoh

机构 * AIST（日本国立 Advanced Industrial Science and Technology（AIST）） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对现有3D-LLMs难以开展多物体间详细比较的问题，提出含MO3D数据集、Multi-3DLLM模型及Mini-apps基准的框架，该模型在MO3D任务上超越所有基线且对单物体分类有正向迁移

Comments Accepted to CVPR 2026

MathShikkha: A Controlled Study of Answer-Only and Chain-of-Thought Supervision for Bangla Mathematical Reasoning in Small Language Models

MathShikkha：针对小型语言模型孟加拉语数学推理的仅答案与思维链监督对照研究

Rahma Simin Ali, Jawad Hossain

机构 * University at Albany（奥尔巴尼大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title)；small language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究构建含GPT-5.4推理依据的孟加拉语数学数据集MathShikkha，微调4个4B-7B模型，发现CoT监督对域内强骨干无增益但提升弱模型，域外及BanglaMATH基准上均优于仅答案，核心益处为语言贴合度、可审核推理及域外鲁棒性。

Position: It's Time to Optimize LLMs for Self-Consistency

立场：是时候针对自一致性优化大型语言模型（LLMs）了

Itamar Pres, Belinda Z. Li, Laura Ruis, Zifan Carl Guo, Keya Hu, Mehul Damani, Isha Puri, Ekdeep Singh Lubana, Jacob Andreas

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出自一致性框架，指出LM的缺陷源于单输出对独立评估的假设，可通过一致性优化解决，为开发通用一致性LLM提供思路。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Position Paper Track

A Comparative analysis of Layer-wise Representational Capacity in AR and Diffusion LLMs

对AR和扩散LLM中逐层表示能力的比较分析

Raghavv Goel, Risheek Garrepalli, Sudhanshu Agrawal, Chris Lott, Mingu Lee, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文比较了AR和扩散LLM的表示能力，发现扩散模型产生更全局的表示，而AR模型产生紧密耦合的局部表示，扩散训练引入深度冗余以实现原理性压缩。

Comments v4: improving writing and adding Qwen2.5-Instruct results with all v3 changes

Can Agents Deceive? Evaluating Reasoning and Deception in ParliamentBench using a Social Deduction Game

智能体能够欺骗吗？使用社交推理游戏评估ParliamentBench中的推理与欺骗能力

Niklas Bauer, Lars Benedikt Kaesberg, Akiko Aizawa, Jan Philip Wahle, Bela Gipp, Terry Ruas

机构 * University of Göttingen（哥廷根大学） ； National Institute of Informatics（信息学研究所） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究基于《Secret Hitler》游戏构建ParliamentBench基准，评估16个LLM的欺骗与推理能力，发现前沿模型表现优异，多数LLM难以维持一致的欺骗人设。

Language-Specific versus Cross-Lingual Knowledge Graphs for Implicit Aspect Identification in Arabic: A Comparative Study of Reasoning and Adaptation Strategies

用于阿拉伯语隐式方面识别的特定语言与跨语言知识图谱：推理和适应策略的比较研究

Lujain A. Alawwad

机构 * Saudi Electronic University（沙特电子大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究阿拉伯语隐式方面识别中特定语言与跨语言知识图谱策略，在混合管道中比较两种策略及生成提取器的零样本提示和特定任务微调两种适应策略，发现阿拉伯语本地KG效果更好，特定任务微调提升显著。

Comments 6 pages, 2 figures, 5 tables

Interventional Grounding Audits: Black-Box Premise-Dependency Tests for LLM Chain-of-Thought via Predicate Substitution

介入式基础审计：通过谓词替换对大语言模型思维链进行黑盒前提依赖性测试

Hironao Nakamura

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；large language model(abstract,comments)；language model(abstract,comments)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型思维链前提依赖性问题，提出介入式基础审计方法，通过谓词替换干预前提并重新运行模型，在ProntoQA基准测试中检测前提依赖性表现优异，还发现了“正确答案，错误推理”信号。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models (https://iclr.cc/virtual/2026/10017466)

Enabling Agents to Communicate Entirely in Latent Space

使智能体能够在潜在空间中完全交流

Zhuoyun Du, Runze Wang, Huiyu Bai, Zouying Cao, Xiaoyong Zhu, Yu Cheng, Bo Zheng, Wei Chen, Haochao Ying

机构 * State Key Lab of CAD&CG（CAD与CG国家重点实验室） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Medical Imaging Artificial Intelligence（浙江医学影像人工智能重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Interlat方法，通过利用LLM的连续隐藏状态实现智能体间的潜在空间通信，实验表明其在跨异构模型中表现优异，提升了推理速度并保持性能。

Comments Accepted to ACL 2026

Narration-of-Thought: Inference-Time Scaffolding for Defeasible Ethical Reasoning in Large Language Models

思维叙述：大型语言模型中可废止伦理推理的推理时支架

Patrick Cooper, Alvaro Velasquez

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对道德困境中标准思维链的两种失败模式，提出思维叙述（NoT）系统提示，将思维链结构化为五个部分，无需训练即可大幅减少利益相关者崩溃和不确定性抑制，并通过消融实验和跨家族训练法官验证其有效性。

Comments 24 pages, 8 figures, 16 tables

Measuring Reasoning Quality in LLMs: A Multi-Dimensional Behavioral Framework

衡量LLM中的推理质量：一个多维行为框架

Ali Şenol, Garima Agrawal, Huan Liu

机构 * Department of Computer Engineering, Tarsus University（塔鲁斯大学计算机工程系） ； School of Computing and Augmented Intelligence (SCAI), Arizona State University (ASU)（计算与增强智能学院（SCAI），亚利桑那州立大学（ASU）） ； HumaConn AI Consulting（HumaConn AI咨询） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一个基于行为的多维框架，从正确性、一致性、鲁棒性、逻辑连贯性、效率和稳定性六个维度评估LLM推理质量，揭示仅靠准确率无法观察到的行为，并支持部署决策。

Selective Expert Guidance for Effective and Diverse Exploration in Reinforcement Learning of LLMs

选择性专家引导实现强化学习中有效且多样的探索

Zishang Jiang, Jinyi Han, Tingyun Li, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Jiaqing Liang, Zhaoqian Dai, Shuguang Ma, Fei Yu, Yanghua Xiao

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MENTOR框架，仅在关键决策点提供专家引导，平衡探索的有效性与多样性，提升LLM在可验证奖励强化学习中的推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

When LLMs Read Tables Carelessly: Measuring and Reducing Data Referencing Errors

当LLM粗心阅读表格时：测量并减少数据引用错误

Yuqing Yang, Qi Zhu, Zhen Han, Boran Han, Zhengyuan Shen, Shuai Wang, Vassilis N. Ioannidis, Huzefa Rangwala

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； AWS AI Labs（AWS AI实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究系统评估了大型语言模型在表格任务中的数据引用错误，并提出基于批评模型的过滤与拒绝采样方法，将答案准确率提升高达12.0%。

Comments ACL 2026 (Oral)

To Reason or to Fabricate: Reasoning Without Shortcuts via Hint-Anchored Pairwise Aggregation

推理还是捏造：通过提示锚定的成对聚合实现无捷径推理

Jiuheng Lin, Chen Zhang, Yansong Feng

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对强化学习前数据重叠导致模型利用捷径记忆答案的问题，提出HIPPO框架，通过提示注入触发重叠行为并利用成对奖励模型区分真实推理与捷径合理化，显著提升推理真实性及泛化能力。

Robust Dual-Signal Fusion: Hybrid Neuro-Symbolic Gating with Compressed Chain-of-Thought Refinement for Irony Detection in Social Media Texts

鲁棒双信号融合：混合神经符号门控与压缩链式思维精炼用于社交媒体文本讽刺检测

Ankit Bhattacharjee, Krityapriya Bhaumik

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院克勒格布尔分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出RDS融合框架，结合神经符号架构与压缩链式思维推理，在TweetEval和iSarcasm数据集上达到与微调BERTweet相当的性能，并显著优于监督方法。

Comments 11 pages total, 10 figures

Task Complexity Matters: An Empirical Study of Reasoning in LLMs for Sentiment Analysis

任务复杂性至关重要：对LLM在情感分析中推理能力的实证研究

Donghao Huang, Zhaoxia Wang

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Research and Development, Mastercard（麦star公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究通过评估7种模型家族在不同粒度的情感分析数据集上的表现，发现推理效果高度依赖任务复杂性，二分类任务性能下降，多类情感识别性能提升，且少量样本学习在多数情况下优于零样本学习。

Comments 12 pages, 1 figure, 3 tables. Accepted at PAKDD 2026

Journal ref In: Wong, R.CW., et al. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. PAKDD 2026. Lecture Notes in Computer Science(), vol 16600. Springer, Singapore

REVES: REvision and VErification--Augmented Training for Test-Time Scaling

REVES：通过修订与验证增强的测试时扩展训练

Yuanxin Liu, Ruida Zhou, Xinyan Zhao, Amr Sharaf, Hongzhou Lin, Arijit Biswas, Mohammad Ghavamzadeh, Zhaoran Wang, Mingyi Hong

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出REVES框架，通过将中间步骤的“接近正确”答案转化为解耦的修订和验证提示，实现高效的离策略数据生成，提升大语言模型的多步推理能力，在LiveCodeBench上比强化学习基线高6.5分。

Adapting Reinforcement Learning with Chain-of-Thought Supervision for Explainable Detection of Hateful and Propagandistic Memes

利用思维链监督的强化学习进行仇恨和宣传模因的可解释检测

Mohamed Bayan Kmainasi, Mucahid Kutlu, Ali Ezzat Shahroor, Abul Hasnat, Firoj Alam

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Qatar University（卡塔尔大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出基于强化学习的后训练方法，结合任务特定奖励和组相对策略优化（GRPO），提升思考型多模态大语言模型在仇恨和宣传模因检测中的分类性能和解释质量。

One Polluted Page Is Enough: Evaluating Web Content Pollution in Generative Recommenders

一个被污染的页面就够了：评估生成式推荐系统中的网页内容污染

Minghao Luo, Liang Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出FORGE基准，评估搜索增强LLM在检索结果被污染时推荐虚假产品的脆弱性，发现单个污染页面即可导致高达27%的推荐错误率，且推理能力无法缓解此问题。

XCR-Bench: Benchmarking Cross-Cultural Reasoning in LLMs via Culture-Specific Items and Hall's Triad

XCR-Bench：通过文化特定项目和霍尔三元组对大型语言模型进行跨文化推理基准测试

Mohsinul Kabir, Tasnim Ahmed, Md Mezbaur Rahman, Shaoxiong Ji, Hassan Alhuzali, Yuechen Jiang, Jimin Huang, Sophia Ananiadou

机构 * Department of Computer Science, National Centre for Text Mining, The University of Manchester（计算机科学系，国家文本挖掘中心，曼彻斯特大学） ； ELLIS Manchester（曼彻斯特ELLIS） ； School of Computing, Queen’s University, Ontario, Canada（计算学院，加拿大皇后大学） ； Computer Science, University of Illinois Chicago（计算机科学，伊利诺伊大学芝加哥分校） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； University of Turku（图尔库大学） ； Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Umm Al-Qura University, Makkah, Saudi Arabia（计算机科学与人工智能系，乌姆·阿勒·卡拉大学，麦加，沙特阿拉伯） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出XCR-Bench基准，包含4.1k平行句和1098个文化特定项目，结合Newmark框架与霍尔三元组评估LLM跨文化推理，发现模型在深层文化层面表现显著下降，且存在区域和民族宗教偏见。

Comments Under Review

Toward Culturally Aligned LLMs through Ontology-Guided Multi-Agent Reasoning

通过本体引导的多智能体推理实现文化对齐的大型语言模型

Wonduk Seo, Wonseok Choi, Junseo Koh, Juhyeon Lee, Hyunjin An, Minhyeong Yu, Jian Park, Qingshan Zhou, Seunghyun Lee, Yi Bu

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文提出OG-MAR框架，通过本体引导的多智能体推理方法，提高大型语言模型在文化对齐和鲁棒性方面的性能，并生成更透明的推理轨迹。

Comments Accepted by ICML 2026 Regular Track

Time Series Forecasting as Reasoning: A Slow-Thinking Approach with Reinforced LLMs

时间序列预测作为推理：一种基于强化LLM的慢思考方法

Yitong Zhou, Yucong Luo, Mingyue Cheng, Qi Liu, Jiahao Wang, Daoyu Wang, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Time-R1框架，通过两阶段强化微调（监督微调+强化学习）训练LLM进行多步推理，以提升时间序列预测的准确性。

The Unsampled Truth: Psychometrics in SLMs Measure Prompt Artifacts, Not Psychological Constructs

未抽样的真相：SLM 中的心理测量衡量的是提示伪影，而非心理构念

Nils Schwager, Christoph Hau, Simon Münker, Achim Rettinger

机构 * Trier University（特里尔大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SLM(title_cn,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过提示变异框架分离语义信号与提示伪影，发现小型语言模型在心理测量中主要反映提示遵从性而非模拟心理特质，并提供了诊断工具。

Comments 10 pages, 5 figures, 3 tables

CSRP: Chain-of-Thought Reasoning for Chinese Text Correction via Reinforcement Learning with Efficiency-Aware Rewards

CSRP：基于效率感知奖励的强化学习链式推理中文文本纠错

Wei Tian, Yuhao Zhou, Man Lan

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（东华大学教育人工智能研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出CSRP三阶段框架，通过连续预训练、链式推理监督微调和基于效率感知奖励的组相对策略优化，在NACGEC基准上实现最优性能，有效缓解过度纠正偏差。

Comments Accepted to the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026, Main conference)

SmartThinker: Progressive Chain-of-Thought Length Calibration for Efficient Large Language Model Reasoning

SmartThinker: 渐进式思维链长度校准以实现高效的大语言模型推理

Chenzhi Hu, Qinzhe Hu, Yuhang Xu, Junyi Chen, Ruijie Wang, Shengzhong Liu, Jianxin Li, Fan Wu, Guihai Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对大型推理模型输出冗余问题，提出基于GRPO的渐进式CoT长度校准方法SmartThinker，通过动态估计最优长度和调节长度奖励系数，在压缩响应长度同时提升准确率。

Comments Accepted by ICML 2026, 18 pages, 13 figures

Language-Native Materials Processing Design by Lightly Structured Text Database and Reasoning Large Language Model

基于轻结构化文本数据库和推理大语言模型的自然语言材料加工设计

Yuze Liu, Zhaoyuan Zhang, Xiangsheng Zeng, Yihe Zhang, Leping Yu, Liu Yang, Lejia Wang, Xi Yu

机构 * State Key Laboratory of Advanced Materials for Intelligent Sensing, Key Laboratory of Organic Integrated Circuit, Ministry of Education & Tianjin Key Laboratory of Molecular Optoelectronic Sciences, Department of Chemistry, School of Science, Tianjin University（智能传感先进材料国家重点实验室、有机集成电路重点实验室、教育部、天津分子光电子科学重点实验室、化学系、天津大学） ； Language Intelligence Technology Co., Ltd.（语言智能技术有限公司） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能与计算学院、天津大学） ； School of Materials and Chemical Engineering, Ningbo University of Technology（材料与化学工程学院、宁波工业大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 将材料合成规划重构为文本推理问题，通过轻结构化知识基底结合检索增强生成与经验增强推理，在氮化硼纳米片剥离中三轮迭代获得高质量协议。

CLiViS: Unleashing Cognitive Map through Linguistic-Visual Synergy for Embodied Visual Reasoning

CLiViS: 通过语言-视觉协同释放认知地图用于具身视觉推理

Kailing Li, Qi'ao Xu, Tianwen Qian, Yuqian Fu, Yang Jiao, Xiaoling Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； King Abdullah University of Science and Technology（科廷大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出CLiViS框架，通过LLM进行高层任务规划并协调VLM驱动的开放世界视觉感知，构建动态认知地图以迭代更新场景上下文，实现无需训练的具身视觉推理。

Why We Need World Models for AGI: Where LLMs Fail and How World Models May Outperform

为什么我们需要世界模型来实现通用人工智能：大语言模型失败之处以及世界模型如何可能超越

Feisal Alaswad, Batoul Aljaddouh, Maher Alrahhal, Poovammal E, Talal Bonny

机构 * Department of Computing Technologies（计算技术系） ； SRM Institute of Science and Technology（SRM科学与技术学院） ； Bio-Sensing and Bio-Sensors Group（生物传感与生物传感器组） ； Smart Automation and Communication Technologies Research Institute of Sciences and Engineering（科学与工程智能自动化与通信技术研究所） ； University of Sharjah, UAE（阿联酋沙迦大学） ； Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； College of Computing and Informatics（计算与信息学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过提出潜在动态推理（LDI）概念和Flux环境案例研究，论证了大语言模型在因果推理、状态跟踪和长程规划上的局限性，并展示基于显式状态空间的强化学习智能体在长程游戏中显著优于纯文本LLM。

Comments 19 pages, 5 figures

Asking LLMs to Verify First is Almost Free Lunch

先让LLMs验证几乎是免费的午餐

Shiguang Wu, Quanming Yao

机构 * Department of Electonic Engineering（电子工程系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出Verification-First (VF)策略，通过先验证候选答案再生成解决方案，以低计算开销提升推理能力，并扩展为Iter-VF迭代方法，在多个基准上优于标准CoT和现有TTS策略。

Structured Style-Rewrite with Chain-of-Thought Planning for Low-Resource Character Dialogue

结构化风格重写与思维链规划用于低资源字符对话

Chanhui Zhu

机构 * Guangdong University of Finance（广东金融学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；small language model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 本文提出了一种结构化风格重写框架，结合思维链规划，以解决低资源条件下中文字符驱动生成中的风格分离问题，通过分解角色风格为可解释的格式签名、语法和语用维度，并利用思维链监督进行显式风格规划，实验表明该方法在保持语义忠实性的同时提升了风格质量。

Comments 30 pages, 5 figures. Preprint