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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

2026-03-26 至 2026-03-26 共收录 4 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 测试时计算 4 篇

2603.23507 2026-03-26 cs.CL cs.AI cs.LG 67%

Beyond Masks: Efficient, Flexible Diffusion Language Models via Deletion-Insertion Processes

超越掩码:通过删除-插入过程实现高效的、灵活的扩散语言模型

Fangyu Ding, Ding Ding, Sijin Chen, Kaibo Wang, Peng Xu, Zijin Feng, Haoli Bai, Kai Han, Youliang Yan, Binhang Yuan, Jiacheng Sun

机构 * HKUST(香港科技大学) Huawei Foundation Model Dept(华为基础模型部门) CUHK(香港中文大学)

专题命中 测试时计算 :self-correction(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出删除-插入扩散语言模型(DID),通过将token删除和插入作为离散扩散过程,提高训练和推理效率,并提供更灵活的生成机制。

Comments Accepted at ICLR 2026

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2603.23512 2026-03-26 cs.CL cs.AI cs.IR 62%

S-Path-RAG: Semantic-Aware Shortest-Path Retrieval Augmented Generation for Multi-Hop Knowledge Graph Question Answering

S-Path-RAG:基于语义的最短路径检索增强生成用于多跳知识图谱问答

Rong Fu, Yemin Wang, Tianxiang Xu, Yongtai Liu, Weizhi Tang, Wangyu Wu, Xiaowen Ma, Simon Fong

机构 * University of Macau(澳门大学) Xiamen University(厦门大学) Peking University(北京大学) Hanyang University(翰阳大学) University of Liverpool(利物浦大学) Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 测试时计算 :verifier(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 S-Path-RAG通过混合加权k最短路径、束搜索和约束随机游走策略,实现语义感知的多跳知识图谱问答,提升检索效率与生成准确性。

Journal ref WWW 2026

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2603.24579 2026-03-26 cs.CL 57%

MARCH: Multi-Agent Reinforced Self-Check for LLM Hallucination

MARCH: 多智能体强化自检用于大语言模型幻觉

Zhuo Li, Yupeng Zhang, Pengyu Cheng, Jiajun Song, Mengyu Zhou, Hao Li, Shujie Hu, Yu Qin, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba(通义大模型应用团队,阿里巴巴)

专题命中 测试时计算 :verifier(abstract);分类 cs.CL

AI总结 MARCH通过多智能体强化学习框架,利用信息不对称机制减少大语言模型幻觉,实验表明其能显著降低幻觉率,8B参数模型表现接近闭源模型。

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2603.22492 2026-03-26 cs.CV cs.AI cs.MM 57%

Tiny Inference-Time Scaling with Latent Verifiers

微小推理时间缩放与潜在验证器

Davide Bucciarelli, Evelyn Turri, Lorenzo Baraldi, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

机构 * University of Modena and Reggio Emilia(摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学) University of Pisa(比萨大学)

专题命中 测试时计算 :verifier(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出VHS验证器,直接在扩散变换器单步生成器的中间隐藏表示上操作,减少验证成本并提升性能,实现更高效的推理时间缩放。

Comments Findings of CVPR 2026 - Code at: https://aimagelab.github.io/VHS/

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