大模型推理能力

VisTIRA: Closing the Image-Text Modality Gap in Visual Math Reasoning via Structured Tool Integration

VisTIRA: 通过结构化工具集成缩小图像-文本模态差距以提升视觉数学推理

Saeed Khaki, Ashudeep Singh, Nima Safaei, Kamal Ginotra

机构 * Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

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

AI总结 VisTIRA通过结构化工具集成框架，解决图像形式数学问题的推理难题，改进视觉数学推理能力，实验表明工具监督和OCR定位能有效缩小模态差距。

Offline Exploration-Aware Fine-Tuning for Long-Chain Mathematical Reasoning

离线探索感知微调用于长链数学推理

Yongyu Mu, Jiali Zeng, Fandong Meng, JingBo Zhu, Tong Xiao

机构 * NLP Lab, School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院自然语言处理实验室，中国沈阳） ； Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc, China（腾讯公司微信人工智能部门模式识别中心，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出OXA微调方法，通过优化两个目标提升数学推理能力，实验显示在六个基准测试中OXA相比传统SFT在Pass@1和Pass@$k$上平均提升6和5分。

Comments Working in process

When and Why Does Unsupervised RL Succeed in Mathematical Reasoning? A Manifold Envelopment Perspective

在何种情况下和为何无监督强化学习在数学推理中成功？一种流形包裹视角

Zelin Zhang, Fei Cheng, Chenhui Chu

机构 * Kyoto University（京都大学） 纠错

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

AI总结 本文研究无监督强化学习在数学推理中的成功条件，提出通过流形包裹视角分析其稳定性与失效原因，设计内在奖励机制并揭示基础逻辑先验对性能的影响。

Comments work in progress

DyJR: Preserving Diversity in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards via Dynamic Jensen-Shannon Replay

DyJR: 通过动态Jensen-Shannon回放在强化学习中保持多样性

Long Li, Zhijian Zhou, Tianyi Wang, Weidi Xu, Zuming Huang, Wei Chu, Zhe Wang, Shirui Pan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Griffith University, Australia（澳大利亚格里菲斯大学） ； Fudan University, China（复旦大学） ； Beijing University of Post（北京邮电大学） ； Shanghai Innovation Institute, China（上海创新研究院） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, China（上海人工智能科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出DyJR方法，通过动态参考分布和Jensen-Shannon散度正则化，在强化学习中保持多样性，提升数学推理和Text-to-SQL任务性能。

Comments 14 pages, 3 figures

Via Negativa for AI Alignment: Why Negative Constraints Are Structurally Superior to Positive Preferences

通过否定来实现AI对齐：为什么否定约束在结构上优于积极偏好

Quan Cheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了通过否定约束而非积极偏好进行AI对齐的结构优势，提出基于波普尔的证伪逻辑，指出否定信号方法在避免趋炎附势和提升效果上的有效性。

Comments 9 pages, position paper

Context-Length Robustness in Question Answering Models: A Comparative Empirical Study

问答模型中的上下文长度鲁棒性：一项比较实证研究

Trishita Dhara, Siddhesh Sheth

机构 * Upper Hand ； Ace Rent a Car 纠错

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

AI总结 研究通过SQuAD和HotpotQA基准评估问答模型在上下文长度变化下的鲁棒性，发现多跳推理任务比单跨度提取任务更易受上下文稀释影响。

Comments Accepted for Oral Presentation at Math AI 2026 conference