大模型推理能力

Strategic Scaling of Test-Time Compute: A Bandit Learning Approach

测试时计算的战略扩展：一种多臂学习方法

Bowen Zuo, Yinglun Zhu

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种多臂学习方法，通过动态分配计算资源提升大语言模型性能，针对不同查询难度优化计算分配，实验表明在多个基准数据集上显著提升性能。

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Process Supervision via Verbal Critique Improves Reasoning in Large Language Models

通过口头批评过程监督提高大语言模型的推理能力

Hao-Yuan Chen

机构 * Mindify AI Research（Mindify AI研究院） ； University of London（伦敦大学） ； Senate House, Malet Street, London WC1E 7HU, United Kingdom（伦敦大学 Senate House, 马莱特街, 伦敦 WC1E 7HU, 英国） 纠错

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

AI总结 本文提出通过外部口头监督提升大语言模型推理能力的方法，通过结构化自然语言批评指导生成-批评-完善循环，提升推理性能和准确性。

RealRoute: Dynamic Query Routing System via Retrieve-then-Verify Paradigm

RealRoute：通过检索-验证范式实现动态查询路由系统

Jiahe Liu, Qinkai Yu, Jingcheng Niu, Xi Zhu, Zirui He, Zhen Xiang, Fan Yang, Jinman Zhao

机构 * Technical University of Denmark（技术大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； NJIT（新 jersey 工业技术学院） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） 纠错

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

AI总结 RealRoute引入一种鲁棒的检索-验证机制，通过并行源无关检索和动态验证器确保证据完整性，优于预测基线，在多跳RAG推理任务中表现更佳。

Comments 12 pages, 3 figures, 3 tables

Job Skill Extraction via LLM-Centric Multi-Module Framework

通过以LLM为中心的多模块框架进行工作技能提取

Guojing Li, Zichuan Fu, Junyi Li, Faxue Liu, Wenxia Zhou, Yejing Wang, Jingtong Gao, Maolin Wang, Rungen Liu, Wenlin Zhang, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SRICL框架，结合语义检索、上下文学习和监督微调，解决长尾术语和跨域迁移下的工作广告技能提取问题，提升F1指标并减少无效标签。

Comments 5 pages, 5 figures, 3 tables