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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。

2026-04-24 至 2026-04-24 共收录 9 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 其他推理 9 篇

2604.21357 2026-04-24 cs.AI cs.CL 84%

ReaGeo: Reasoning-Enhanced End-to-End Geocoding with LLMs

ReaGeo:基于大语言模型的推理增强端到端地名编码

Jian Cui, Zhiyuan Ren, Desheng Weng, Yongqi Zhao, Gong Wenbin, Yu Lei, Zhenning Dong

机构 * Amap, Alibaba Group(阿里巴巴集团阿地图) Tsinghua University(清华大学)

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

AI总结 ReaGeo利用大语言模型解决传统多阶段方法在地理数据库中依赖文本或向量相似性检索的局限性,通过将坐标转换为geohash序列,引入链式推理机制提升空间关系推理能力,并通过距离偏差奖励的强化学习优化生成精度。

Comments 12 pages, 8 figures, submitted to ACM SIGSPATIAL 2024 (under review)

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2604.21264 2026-04-24 cs.AI 77%

Enhancing Online Recruitment with Category-Aware MoE and LLM-based Data Augmentation

通过类别感知的MoE和基于LLM的数据增强提升在线招聘

Minping Chen, Bing Xu, Zulong Chen, Chuanfei Xu, Ying Zhou, Zui Tao, Zeyi Wen

机构 * HKUST (GZ)(香港科技大学(广州)) HKUST(香港科技大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)(广东省人工智能与数字经济实验室(深圳)) Zhijiang Lab(浙江实验室) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学)

专题命中 其他推理 :CoT(abstract,abstract_cn);chain-of-thought(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于LLM的数据增强和类别感知MoE方法,解决低质量职位描述和相似候选-职位对的问题,提升AUC、GAUC和点击转化率。

Comments Accepted to ACL Industry Track 2026

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2604.21043 2026-04-24 cs.CY cs.AI cs.LG 62%

Strategic Polysemy in AI Discourse: A Philosophical Analysis of Language, Hype, and Power

人工智能话语中的战略多义性:语言、炒作与权力的哲学分析

Travis LaCroix, Fintan Mallory, Sasha Luccioni

机构 * Durham University(杜伦大学)

专题命中 其他推理 :chain-of-thought(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨人工智能话语中语言的策略性使用,分析术语如'幻觉'、'思考链'等的多义性如何影响机构和话语实践,揭示语言作为社会技术机制塑造AI发展与治理的作用。

Comments Accepted in the Ninth Annual ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT) 2026

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2604.20487 2026-04-24 cs.CL cs.AI 62%

Knowledge Capsules: Structured Nonparametric Memory Units for LLMs

知识胶囊:用于大语言模型的结构非参数记忆单元

Bin Ju, Shenfeng Weng, Danying Zhou, Rongkai Xu, Kunkai Su

机构 * Zhejiang Angel Medical AI Technology Co., Ltd.(浙江天使医疗人工智能科技有限公司) Miti AI Technology Co., Ltd.(米蒂人工智能科技有限公司) China-Singapore Belt and Road Joint Laboratory on Translational Infection Biology for Diagnostics and Therapies(中英一带一路联合实验室(转化感染生物学诊断与治疗)) State Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Infectious Diseases(传染病诊断与治疗国家重点实验室) The First Affiliated Hospital(第一附属医院)

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出知识胶囊,一种结构化的非参数记忆单元,通过冻结基础模型直接从文档语料构建,采用外部键值注入框架提升外部知识在注意力计算中的参与度,提升长上下文和多跳推理的稳定性和准确性。

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2604.21536 2026-04-24 cs.IR cs.AI 57%

Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient User-Centric Knowledge Distillation

预训练大语言模型遇见序列推荐者:高效的用户导向知识蒸馏

Nikita Severin, Danil Kartushov, Vladislav Urzhumov, Vladislav Kulikov, Oksana Konovalova, Alexey Grishanov, Anton Klenitskiy, Artem Fatkulin, Alexey Vasilev, Andrey Savchenko, Ilya Makarov

机构 * Independent researcher(独立研究者) Sber AI Lab(Sber AI实验室) Innopolis University(Innopolis大学) HSE University(俄罗斯高等经济大学) ITMO University(ITMO大学) AIRI

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种高效的用户导向知识蒸馏方法,利用预训练大语言模型生成的文本用户资料提升序列推荐系统对用户语义的理解,无需实时调用大语言模型,保持传统序列模型的推理效率。

Comments Accepted to ECIR 2026. 7 pages. This version of the contribution has been accepted for publication, after peer review but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections. The Version of Record is available online at: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-032-21300-6_42

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2604.21193 2026-04-24 cs.AI 57%

Trust but Verify: Introducing DAVinCI -- A Framework for Dual Attribution and Verification in Claim Inference for Language Models

信任但验证:介绍DAVinCI——一种用于语言模型声明推断中双属性和验证的框架

Vipula Rawte, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Nedim Lipka

机构 * Adobe(Adobe公司) Adobe Research(Adobe研究院)

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出DAVinCI框架,通过双属性和验证机制提升语言模型输出的事实可靠性与可解释性,实验表明其在分类准确率、属性精度、召回率和F1分数上提升5-20%。

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2604.19811 2026-04-24 cs.CY cs.AI 57%

Model Capability Assessment and Safeguards for Biological Weaponization

生物武器化中的模型能力评估与安全措施

Michael Richter

机构 * Binghamton University(比灵顿大学)

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文通过测试多个AI模型在73个开放性STEM提示中的表现,评估其在生物武器化中的潜在风险,发现Gemini在某些情况下缺乏上下文意识,需加强安全措施以应对能力超越调节的挑战。

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2510.20064 2026-04-24 cs.LG 57%

Not-a-Bandit: Provably No-Regret Drafter Selection in Speculative Decoding for LLMs

非老虎机:在推测解码中具有证明无遗憾的草案模型选择

Hongyi Liu, Jiaji Huang, Zhen Jia, Youngsuk Park, Yu-Xiang Wang

机构 * Rice University(里士大学) Amazon Web Services(亚马逊网络服务) University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校)

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种在推测解码中能证明无遗憾的草案模型选择算法,通过评估所有草案模型而非仅选定模型,显著提升性能,适用于多种解码方法,并在多个领域优于现有方法。

Comments ICLR'26

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2604.21455 2026-04-24 cs.HC 50%

The Privacy Guardian Agent: Towards Trustworthy AI Privacy Agents

隐私守护代理:迈向可信AI隐私代理

Vincent Freiberger

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract)

AI总结 本文提出隐私守护代理,通过用户资料和上下文感知自动化隐私同意选择,同时在不确定或高风险情况时通知用户,确保透明和用户自主权。

Comments Position paper for the CHI26 Workshop "Moving Beyond Clicks: Rethinking Consent and User Control in the Age of AI"

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