大模型推理能力

M$^3$-ACE: Rectifying Visual Perception in Multimodal Math Reasoning via Multi-Agentic Context Engineering

M$^3$-ACE: 通过多智能体上下文工程校正多模态数学推理中的视觉感知

Peijin Xie, Zhen Xu, Bingquan Liu, Baoxun Wang

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

AI总结 M3-ACE 通过多智能体上下文工程校正多模态数学推理中的视觉感知问题，提升推理性能。

MathSmith: Towards Extremely Hard Mathematical Reasoning by Forging Synthetic Problems with a Reinforced Policy

MathSmith: 通过强化策略生成合成问题以实现极难的数学推理

Shaoxiong Zhan, Yanlin Lai, Ziyu Lu, Dahua Lin, Ziqing Yang, Fei Tan

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MathSmith通过生成合成问题提升LLM的数学推理能力，采用强化学习优化问题难度和推理复杂性。

Comments Accepted to AAAI 2026

Not all tokens are needed(NAT): token efficient reinforcement learning

并非所有标记都必要（NAT）：标记效率强化学习

Hejian Sang, Yuanda Xu, Zhengze Zhou, Ran He, Zhipeng Wang

机构 * LinkedIn Corporation（LinkedIn公司） 纠错

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

AI总结 NAT通过局部标记采样提升RL效率，使用50%标记实现与完整标记相同性能。

Exploring Embedding Priors in Prompt-Tuning for Improved Interpretability and Control

探索提示调优中嵌入先验以提升可解释性和可控性

Sergey Sedov, Sumanth Bharadwaj Hachalli Karanam, Venu Gopal Kadamba

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了提示调优中嵌入坍缩现象对模型性能的影响，提出嵌入先验以提升可解释性和可控性，并发现不同激活区域的嵌入能有效提升任务表现。

DistillGuard: Evaluating Defenses Against LLM Knowledge Distillation

DistillGuard: 评估对抗大语言模型知识蒸馏的防御措施

Bo Jiang

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

AI总结 DistillGuard通过系统评估发现，现有输出层面防御措施在对抗大语言模型知识蒸馏时效果有限，尤其在数学推理任务中表现突出，揭示了防御措施的依赖性和任务特定性。

Let's Think in Two Steps: Mitigating Agreement Bias in MLLMs with Self-Grounded Verification

两步思考：通过自我 grounded 验证缓解 MLLM 的同意偏差

Moises Andrade, Joonhyuk Cha, Brandon Ho, Vriksha Srihari, Karmesh Yadav, Zsolt Kira

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出 SGV 方法，通过自我 grounded 验证缓解 MLLM 的同意偏差，提升验证准确性和任务完成率。

Comments ICLR 2026. Code, models, and data publicly available at https://mshalimay.github.io/agreement-bias-sgv/

Test-Time Meta-Adaptation with Self-Synthesis

测试时元适应与自合成

Zeyneb N. Kaya, Nick Rui

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 MASS通过自动生成问题特定的合成训练数据，实现大语言模型在测试时的自我适应与优化，提升下游任务性能。

Comments 5 pages, 2 figures, 1 table. Accepted to AI with Recursive Self-Improvement (RSI) Workshop @ ICLR 2026

Listen to the Layers: Mitigating Hallucinations with Inter-Layer Disagreement

倾听各层：通过层间分歧缓解幻觉

Koduvayur Subbalakshmi, Sabbir Hossain Ujjal, Venkata Krishna Teja Mangichetty, Nastaran Jamalipour Soofi

机构 * Stevens Institute of Technology（斯蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 CoCoA通过监听模型内部层间分歧信号，有效缓解大语言模型的幻觉问题，提升推理时的事实准确性。

Comments Preprint, 26 pages, 15 tables, 15 figures

Chart-RL: Generalized Chart Comprehension via Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

Chart-RL: 通过可验证奖励的强化学习实现通用图表理解

Xin Zhang, Xingyu Li, Rongguang Wang, Ruizhong Miao, Zheng Wang, Dan Roth, Chenyang Li

机构 * Oracle AI 纠错

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

AI总结 Chart-RL通过可验证奖励的强化学习提升图表理解能力，在多个基准测试中超越监督微调，展现强大的泛化和迁移能力。

In-Context Reinforcement Learning for Tool Use in Large Language Models

上下文强化学习用于大型语言模型中的工具使用

Yaoqi Ye, Yiran Zhao, Keyu Duan, Zeyu Zheng, Kenji Kawaguchi, Cihang Xie, Michael Qizhe Shieh

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

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

AI总结 本文提出ICRL框架，通过强化学习无需微调即可实现大型语言模型的工具使用能力，实验显示其在推理和工具任务中表现优异。

Adaptive Collaboration with Humans: Metacognitive Policy Optimization for Multi-Agent LLMs with Continual Learning

适应性协作与人类：多智能体大语言模型的元认知策略优化与持续学习

Wei Yang, Defu Cao, Jiacheng Pang, Muyan Weng, Yan Liu

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.AI

AI总结 HILA框架通过元认知策略优化与持续学习，实现多智能体与人类的协同协作，提升复杂任务处理能力。

Behavioral Generative Agents for Power Dispatch and Auction

行为生成代理在电力调度和拍卖中的应用

Shaoze Li, Justin S. Kim, Cong Chen

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出利用生成代理在电力调度和拍卖中模拟人类决策，通过上下文学习模块提升LLM的决策灵活性和经济理性。

Learning to Think Fast and Slow for Visual Language Models

学习快速与缓慢思考以提升视觉语言模型

Chenyu Lin, Cheng Chi, Jinlin Wu, Sharon Li, Kaiyang Zhou

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 DualMindVLM通过双模式思考机制提升视觉语言模型的推理效率和性能。