大模型推理能力

TAPO: Translation Augmented Policy Optimization for Multilingual Mathematical Reasoning

TAPO：多语言数学推理中的翻译增强策略优化

Xu Huang, Zhejian Lai, Zixian Huang, Jiajun Chen, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 TAPO通过引入翻译增强策略优化框架，提升多语言数学推理能力，有效结合语言理解和推理能力，优于基线方法并在未见语言和领域任务中表现良好。

Is Mathematical Problem-Solving Expertise in Large Language Models Associated with Assessment Performance?

大语言模型中的数学问题解决能力是否与评估表现相关？

Liang Zhang, Yu Fu, Xinyi Jin

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； The High School Affiliated to Minzu University of China（中央民族大学附属中学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大语言模型在数学问题解决能力与评估表现之间的关系，发现模型在解决正确问题时评估准确率更高，但步级诊断仍需额外能力支持。

SliderQuant: Accurate Post-Training Quantization for LLMs

SliderQuant: 针对LLMs的准确后训练量化

Shigeng Wang, Chao Li, Yangyuxuan Kang, Jiawei Fan, Zhonghong Ou, Anbang Yao

机构 * Intel Labs China（英特尔中国研究院） ； BUPT（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SliderQuant框架，通过分层滑动量化方法优化不同层的量化敏感性，提升LLM在不同位宽下的精度。

Comments This work is accepted to ICLR 2026. Code is available at https://github.com/deep-optimization/SliderQuant

On the Foundations of Trustworthy Artificial Intelligence

人工智能可信性的基础

TJ Dunham

机构 * ARC 纠错

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

AI总结 本文提出确定性推理是可信AI的必要充分条件，并通过信任熵量化非确定性的成本，证明验证失败概率精确为1-2^{-H_T}。通过构建纯整数推断引擎，验证了跨架构模型的确定性，展示了AI信任的本质是算术问题。

Comments 26 pages, 10 tables, 1 figure, 17 theorems/definitions/corollaries