大模型推理能力

MGSM-Pro: A Simple Strategy for Robust Multilingual Mathematical Reasoning Evaluation

MGSM-Pro：一种用于多语言数学推理评估的简单策略

Tianyi Xu, Kosei Uemura, Alfred Malengo Kondoro, Tadesse Destaw Belay, Catherine Nana Nyaah Essuman, Ifeoma Okoh, Ganiyat Afolabi, Ayodele Awokoya, David Ifeoluwa Adelani

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila-Quebec AI Institute（蒙特利尔AI研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Masakhane ； Hanyang University（翰阳大学） ； Instituto Politécnico Nacional（国家理工学院） ； Umbaji ； University of Ibadan（伊巴德安大学） ； McPherson University（麦菲逊大学） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 本文提出MGSM-Pro，通过增加数字变化实例提升多语言数学推理评估的鲁棒性，发现低资源语言在不同数字实例下表现下降，且专有模型对数字变化更敏感。

Schema Key Wording as an Instruction Channel in Structured Generation under Constrained Decoding

模式键作为在受限解码下的指令通道在结构生成中的应用

Yifan Le

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文探讨了在受限解码中模式键作为隐式指令通道的作用，提出结构生成是多通道指令问题，并通过实验展示模式键词汇对准确性的影响，揭示了不同模型对不同通道的依赖性。

Comments 11 pages, 3 figures

Rethinking Wireless Communications through Formal Mathematical AI Reasoning

通过形式数学AI推理重新思考无线通信

Changyuan Zhao, Jiacheng Wang, Dusit Niyato, Zan Li, Abbas Jamalipour, Shiwen Mao, Xianbin Wang, Dong In Kim

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出通过形式数学AI推理重新构建无线通信理论，提出验证、推导和发现三层框架，推动无线数学知识的建立。

JURY-RL: Votes Propose, Proofs Dispose for Label-Free RLVR

JURY-RL: 选票提议，证明判定用于无标签的RLVR

Xinjie Chen, Biao Fu, Jing Wu, Guoxin Chen, Xinggao Liu, Dayiheng Liu, Minpeng Liao

机构 * Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学，杭州，中国） ； Tongyi Lab, Alibaba Group, Hangzhou, China（通义实验室，阿里巴巴集团，杭州，中国） 纠错

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

AI总结 JURY-RL提出一种无标签RLVR框架，通过模型回放提议候选答案，形式验证器判定是否可获正奖，从而稳定训练并提升数学推理性能。

Comments Preprint. 32 pages, 9 figures

From Insight to Action: A Novel Framework for Interpretability-Guided Data Selection in Large Language Models

从洞察到行动：一种新的框架，用于基于可解释性指导的数据选择在大语言模型中

Ling Shi, Xinwei Wu, Xiaohu Zhao, Hao Wang, Heng Liu, Yangyang Liu, Linlong Xu, Longyue Wang, Deyi Xiong, Weihua Luo

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室，中国） ； Alibaba Group, China（阿里巴巴集团，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出IGDS框架，通过内部任务特征识别和选择共振数据来提升大语言模型性能，实验显示在数学推理任务中数据效率提升显著。

From Prototype to Classroom: An Intelligent Tutoring System for Quantum Education

从原型到课堂：面向量子教育的智能辅导系统

Iizalaarab Elhaimeur, Nikos Chrisochoides

机构 * Center for Real-Time Computing（实时计算中心） ； Computer Science Department（计算机科学系） ； Old Dominion University（旧 Dominion 大学） ； Physics Departments（物理系） 纠错

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

AI总结 本文提出ITAS系统，通过多智能体架构和课程设计解决量子教育中的可靠性问题，验证系统在真实课堂中的可行性及教学分析能力。

Comments 10 pages, 6 figures, 1 table. Submitted to IEEE QCE 2026. Companion papers (in preparation): ITAS architecture and latency analysis