大模型推理能力

Reasoning Efficiently Through Adaptive Chain-of-Thought Compression: A Self-Optimizing Framework

通过自适应链式推理压缩实现高效推理：一个自优化框架

Kerui Huang, Shuhan Liu, Xing Hu, Tongtong Xu, Lingfeng Bao, Xin Xia

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） 纠错

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

AI总结 SEER通过自适应压缩链式推理，提升LLM在软件工程和数学任务中的效率与鲁棒性。

Latent-DARM: Bridging Discrete Diffusion And Autoregressive Models For Reasoning

Latent-DARM: 联结离散扩散与自回归模型以实现推理

Lina Berrayana, Ahmed Heakl, Abdullah Sohail, Thomas Hofmann, Salman Khan, Wei Chen

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 Latent-DARM通过结合离散扩散模型与自回归模型，提升多智能体系统在推理任务中的表现和协作效率。

Comments Published at LIT Workshop at ICLR 2026

Zipage: Maintain High Request Concurrency for LLM Reasoning through Compressed PagedAttention

Zipage: 通过压缩分页注意力维持大语言模型推理的高请求并发性

Mengqi Liao, Lu Wang, Chaoyun Zhang, Bo Qiao, Si Qin, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Huaiyu Wan

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 Zipage通过压缩分页注意力技术，在维持高并发的同时实现接近全KV推理性能的高效大语言模型推理

ARKV: Adaptive and Resource-Efficient KV Cache Management under Limited Memory Budget for Long-Context Inference in LLMs

ARKV：在有限内存预算下为LLMs长上下文推理实现自适应和资源高效的KV缓存管理

Jianlong Lei, Shashikant Ilager

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

AI总结 ARKV通过动态分配精度级别，实现LLMs长上下文推理中的高效内存管理，减少内存使用并保持高精度。

Comments Accepted in ACM/IEEE CCGRID 2025 conference

You Didn't Have to Say It like That: Subliminal Learning from Faithful Paraphrases

你无需那样说：从忠实的同义词中学习的潜意识学习

Isaia Gisler, Zhonghao He, Tianyi Qiu

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究通过自然语言同义词的潜意识学习，发现即使内容与教师偏好矛盾，学生模型仍能继承偏好，揭示了训练数据中潜在影响的隐蔽性。

Comments Accepted for Spotlight presentation at EACL 2026 SRW. 5 pages, 2 figures, plus appendix. Equal supervision by Zhonghao He and Tianyi Qiu

Rewards as Labels: Revisiting RLVR from a Classification Perspective

奖励作为标签：从分类视角重新审视RLVR

Zepeng Zhai, Meilin Chen, Jiaxuan Zhao, Junlang Qian, Lei Shen, Yuan Lu

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

AI总结 本文提出REAL框架，将可验证奖励视为分类标签，通过改进梯度分配提升策略优化效率，实验证明其在数学推理任务中优于GRPO和DAPO等方法。

CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication

CovertComBench: 一个用于无线隐蔽通信中LLM的首个领域特定测试平台

Zhaozhi Liu, Jiaxin Chen, Yuanai Xie, Yuna Jiang, Minrui Xu, Xiao Zhang, Pan Lai, Zan Zhou

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 CovertComBench是首个用于评估LLM在无线隐蔽通信中安全约束优化能力的领域特定测试平台，揭示了LLM在高阶数学推导上的不足，强调需通过外部工具增强构建可信无线AI系统。

Comments 6 pages, corrected a typo: "DeepSeek-R1:70B" was previously incorrectly written as "DeepSeek-V3.2:70B"