大模型推理能力

Simulation-in-the-Reasoning (SiR): A Conceptual Framework for Empirically Grounded AI in Autonomous Transportation

推理中的模拟（SiR）：面向自主交通系统经验导向AI的概念框架

Wuping Xin

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SiR通过将领域模拟器嵌入LLM推理循环，为自主交通系统提供经验导向的AI框架，提升策略验证与优化能力。

From Images to Words: Efficient Cross-Modal Knowledge Distillation to Language Models from Black-box Teachers

从图像到词语：高效的跨模态知识蒸馏用于从黑盒教师模型向语言模型转移

Ayan Sengupta, Shantanu Dixit, Md Shad Akhtar, Tanmoy Chakraborty

机构 * Indian Institute of Technology Delhi, India（印度德里印度理工学院） ； Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, India（印度德里印度信息科技学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出ARMADA框架，通过高效的跨模态知识蒸馏方法，从黑盒视觉-语言模型向语言模型转移知识，实现性能提升且无需昂贵预训练。

Delta-K: Boosting Multi-Instance Generation via Cross-Attention Augmentation

Delta-K: 通过交叉注意力增强提升多实例生成

Zitong Wang, Zijun Shen, Haohao Xu, Zhengjie Luo, Weibin Wu

机构 * School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件学院） ； Nanjing University（南京大学） ； College of Management and Economics, Tianjin University（天津大学管理学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Delta-K通过在交叉注意力键空间中直接操作，解决扩散模型在多实例生成中的概念遗漏问题，提升生成质量且无需额外训练或架构修改。

Multi-Stream Perturbation Attack: Breaking Safety Alignment of Thinking LLMs Through Concurrent Task Interference

多流扰动攻击：通过并发任务干扰破坏思考LLM的安全对齐

Fan Yang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 多流扰动攻击通过并发任务干扰破坏思考LLM的安全对齐，实现高攻击成功率和推理过程崩溃

Multi-Modal Intelligent Channel Modeling: From Fine-tuned LLMs to Pre-trained Foundation Models

多模态智能信道建模：从微调大语言模型到预训练基础模型

Lu Bai, Zengrui Han, Mingran Sun, Xiang Cheng

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出多模态智能信道建模，通过微调大语言模型和预训练基础模型，实现6G无线通信的精确预测与灵活建模。