大模型推理能力

Batched Contextual Reinforcement: A Task-Scaling Law for Efficient Reasoning

批量上下文强化：一种任务扩展定律以实现高效推理

Bangji Yang, Hongbo Ma, Jiajun Fan, Ge Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出批量上下文强化方法，通过在共享上下文窗口中同时解决多个问题，实现高效推理，减少token消耗并提升准确性。

Comments 43 pages, 5 figures, 24 tables

Efficient Reasoning with Balanced Thinking

高效平衡思考推理

Yulin Li, Tengyao Tu, Li Ding, Junjie Wang, Huiling Zhen, Yixin Chen, Yong Li, Zhuotao Tian

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ReBalance框架，通过平衡思考提升推理效率，减少冗余并提高准确性，适用于多种推理任务。

Comments Accepted by ICLR 2026

One Sample to Rule Them All: Extreme Data Efficiency in Multidiscipline Reasoning with Reinforcement Learning

一个样本统治一切：通过强化学习实现多学科推理的极端数据效率

Yiyuan Li, Zhen Huang, Yanan Wu, Weixun Wang, Xuefeng Li, Yijia Luo, Wenbo Su, Bo Zheng, Pengfei Liu

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝天猫集团） ； GAIR 纠错

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

AI总结 本文提出多学科学习框架，通过一个训练样本提升多领域推理能力，证明样本质量而非数量对模型性能的关键作用。

Reliable Control-Point Selection for Steering Reasoning in Large Language Models

用于大语言模型转向推理的可靠控制点选择

Haomin Zhuang, Hojun Yoo, Xiaonan Luo, Kehan Guo, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 本文提出稳定过滤方法，通过概率模型识别稳定的行为边界，提升转向向量的稳定性与准确性，在MATH-500数据集上取得0.784准确率。

Do Emotions in Prompts Matter? Effects of Emotional Framing on Large Language Models

提示中的情感重要吗？情感框架对大语言模型的影响

Minda Zhao, Yutong Yang, Chufei Peng, Rachel Gonsalves, Weiyue Li, Ruyi Yang, Zhixi Liu, Mengyu Wang

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Bryn Mawr College（布林莫尔学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了用户查询中第一人称情感框架对大语言模型在六个基准领域性能的影响，发现静态情感前缀通常仅产生小幅度变化，但社交相关任务中效果更不稳定，引入自适应情感提示框架EmotionRL后，适应性选择比固定情感提示更有效。

Sci-Mind: Cognitively-Inspired Adversarial Debate for Autonomous Mathematical Modeling

Sci-Mind：基于认知的对抗辩论用于自主数学建模

Junhao Jia, Huangwei Chen, Ruiying Sun, Yanhui Song, Haishuai Wang, Jiajun Bu, Lei Wu

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 Sci-Mind通过模仿人类科学发现过程，结合经验记忆回溯和对抗性认知辩证，提升自主数学建模的严谨性和代码可执行性。