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

Reasoning Relay: Evaluating Stability and Interchangeability of Large Language Models in Mathematical Reasoning

推理中继：评估大型语言模型在数学推理中的稳定性与可替换性

Leo Lu, Jonathan Zhang, Sean Chua, Spencer Kim, Kevin Zhu, Sean O'Brien, Vasu Sharma

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Binghamton University（宾夕法尼亚州立大学布林茅尔分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Algoverse 纠错

AI总结 本研究探讨大型语言模型在数学推理中的稳定性与可替换性，通过评估不同模型间推理链的延续性，揭示推理过程的可靠性和一致性。

Comments NeurIPS 2025 Workshop on Socially Responsible and Trustworthy Foundation Models (ResponsibleFM)

Alternating Gradient Flows: A Theory of Feature Learning in Two-layer Neural Networks

交替梯度流：两层神经网络中特征学习的理论

Daniel Kunin, Giovanni Luca Marchetti, Feng Chen, Dhruva Karkada, James B. Simon, Michael R. DeWeese, Surya Ganguli, Nina Miolane

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； KTH（皇家理工学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Imbue（Imbue公司） ； UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

AI总结 AGF理论框架揭示了两层神经网络中特征学习的动力学，通过交替梯度过程解释特征获取与损失下降的机制，并统一扩展了线性网络和注意力模型中的分析。

Comments 40 pages, 8 figures, NeurIPS 2025