大模型推理能力

Learning to Refine: Self-Refinement of Parallel Reasoning in LLMs

学习以细化：LLMs中并行推理的自我细化

Qibin Wang, Pu Zhao, Shaohan Huang, Fangkai Yang, Lu Wang, Furu Wei, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Microsoft（微软） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Generative Self-Refinement方法，通过并行生成候选答案并细化最终答案，提升LLM推理性能，实验显示其在多个数学基准测试中表现优异。

PhysNote: Self-Knowledge Notes for Evolvable Physical Reasoning in Vision-Language Model

PhysNote: 为视觉-语言模型中的可进化物理推理提供自我知识笔记

Sinin Zhang, Yunfei Xie, Yuxuan Cheng, Haoyu Zhang, Tong Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Rice University（里奇大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PhysNote框架，通过自我生成的知识笔记提升视觉-语言模型在动态物理推理中的表现，实验显示其在PhysBench上达到56.68%的准确率，优于多智能体基线。

Comments 11 pages. Accepted by ICLR 2026 Workshop ES-Reasoning

When Silence Matters: The Impact of Irrelevant Audio on Text Reasoning in Large Audio-Language Models

沉默也重要：无关音频对大音频-语言模型文本推理的影响

Chen-An Li, Tzu-Han Lin, Hung-yi Lee

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence（国立成功大学人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究探讨无关音频对大音频-语言模型文本推理的影响，发现非信息性音频会降低准确率并增加预测波动，提出自一致性策略能提升稳定性但增加计算成本。

Comments Accepted to ICASSP 2026

MERIT: Modular Framework for Multimodal Misinformation Detection with Web-Grounded Reasoning

MERIT：基于网络基础推理的多模态虚假信息检测模块化框架

Mir Nafis Sharear Shopnil, Sharad Duwal, Abhishek Tyagi, Adiba Mahbub Proma

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 MERIT通过四个专用模块提升多模态虚假信息检测性能，采用GPT-4o-mini在MMFakeBench上取得81.65% F1得分，优于零样本基线，验证了其架构设计的有效性。

Comments 18 pages, 4 tables, 3 figures. Major revision with updated title, framing, methodology, experiments, and error analysis

Revisiting On-Policy Distillation: Empirical Failure Modes and Simple Fixes

重新审视在线策略蒸馏：经验性失败模式及简单修复

Yuqian Fu, Haohuan Huang, Kaiwen Jiang, Jiacai Liu, Zhuo Jiang, Yuanheng Zhu, Dongbin Zhao

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（多模态人工智能系统国家重点实验室，中科院自动化所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文研究了在线策略蒸馏的失败模式，提出改进方法提升训练稳定性，实验显示改进方法在多个任务中提升性能19.8%。